我想获得一个比Weka更快的随机森林分类器，我首先尝试了C ++ Shark实现（结果：几个速度提升很少，正确分类的实例），然后测试了Python Scikit-learn。我在许多网站和论文上看到Weka与Scikit，WiseRF相比表现不佳...
在我第一次尝试使用100棵树的森林之后：
Training time: Weka ~ 170s VS Scikit ~ 31s
Prediction results on the same test set: Weka ~ 90% correctly classified VS Scikit score ~ 45% !!!
=> Scikit RF运行速度很快，但在第一次尝试时分类非常糟糕。
我调整了Scikit RandomForestClassifier的参数并设法得到接近70％的分数但是scikit的速度几乎下降到Weka性能（bootstrap = False，min_samples_leaf = 3，min_samples_split = 1，criterion ='entropy'，max_features = 40 ，max_depth = 6）。我确实有许多缺失值，scikit没有开箱即用，所以我尝试了许多不同的策略（Imputer的所有策略，跳过缺少值的实例，替换为0或极值）并达到75％。
因此，在此阶段，Scikit RandomForestClassifier的执行率为75％（与weka相比为90％），并在78s内构建模型（使用6核与170s，只有1核与Weka）。我对这些结果感到非常惊讶。我测试了ExtraTrees，它在速度方面表现非常好但仍然达到平均75％的正确分类。
你知道我错过了什么吗？
我的数据：~100个特征，~100000个实例，缺失值，分类预测（价格预测）。
结束评论中的讨论，使StackOverflow将此问题标记为已回答：
显然OP能够通过丢弃具有缺失值的样本和使用GridSearchCV搜索最佳超参数值的网格来达到可比性。
在这种情况下，单热编码分类特征显然不会对结果产生太大影响。
我与Weka和Scikit-learn随机森林实现有着巨大的性能差异，具有相同的数据和相同的配置（？）。在尝试了所有可能的解决方案后，我注意到它实际上非常简单。 Weka在默认情况下将数据洗牌，但Scikit-learn没有。即使在设置Weka的配置选项后：按订购使用数据，它仍然是相同的。所以，这就是我处理它的方式。使用random_state = 1（它是Weka中的默认值），在Scikit中使用shuffle = True - 在交叉验证器中学习，在分类器中使用bootstrap = True。它与Weka产生了相似的结果。例如。
classifier = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=300, max_depth=30, min_samples_leaf=1, min_samples_split=1, random_state=1, bootstrap=True, criterion='entropy', n_jobs=-1)
cv = StratifiedKFold(n_splits=num_folds, shuffle=True, random_state=1)
grid_search = GridSearchCV(classifier, param_grid=param_grid, cv=cv)