【摘要】对随机森林做修剪的目的就是要把随机森林中重要的分类器找到,使得修剪后得到的子森林不仅具有可解释性,而且能充分利用数据的信息量。文章提出一种新的修剪随机森林方法,基于样本的边缘函数,采用逐步向后算法,得到嵌套子森林,采用1-se法则挑选最优子森林。在两份实际数据中和已有随机森林的修剪方法做了对比,结果表明,所提出的方法,在修剪后子森林预测率的分布和子森林中分类器个数的分布,以及选出的解释变量三个指标上均具有优势。