Bosques aleatorios para multivariante de regresión

Question

Tengo un multi-salida de regresión problema con $d_x$ características de entrada y $d_y$ salidas. Las salidas tienen un complejo, no lineal y correlación de la estructura.

Me gustaría utilizar bosques aleatorios para hacer la regresión. Como lo que yo puedo decir, al azar de los bosques para la regresión sólo funcionan con una sola salida, así que tendría que entrenar $d_y$ random forests - uno para cada salida. Esto ignora sus correlaciones.

Hay una extensión de los bosques aleatorios que lleva a la salida de las correlaciones en cuenta? Tal vez algo como Gaussiano proceso de regresión para multi-tarea de aprendizaje.

Answer 1

He aquí un ejemplo de un multi-salida de regresión problema a cabo con el reconocimiento facial. Se incluye un ejemplo de código así, debe darle un inicio con su metodología. http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_multioutput_face_completion.html