scikit-learn - How to change the function a random forest uses to make decisions from individual trees?

Question

Random Forests use 'a multitude of decision trees at training time and outputting the class that is the mode of the classes (classification) of the individual trees'.

Is there a way to, instead of using the class that is the mode, run another random forest on the outputs produced by the original trees?

Bonus question: is there a reason why this is a bad idea? (as I'm sure people will have thought of this before)

Answer 1

estimators_当てはめたランダム フォレスト インスタンスの属性で個々の決定木にアクセスできます。

その属性 (デシジョン ツリー オブジェクトの単なる Python リスト) を再サンプリングして、ツリーを追加または削除し、結果のフォレストの予測の品質への影響を確認することもできます。