一个已训练好的随机森林，500 棵树、深度不限，离线 AUC 0.80，线上单条推理 P99 是 12ms，而延迟预算是 5ms；同时业务方要求对每一个拒绝决策给出可解释的理由。你打算怎么改？顺便说清随机森林用 bagging 降低方差的机制。
面试官在考什么
考察对 bagging 方差分解机制的理解，以及在延迟硬约束与可解释性要求下做模型压缩、解释方案取舍的判断力。
回答框架 · 前两步
- bagging 通过样本 bootstrap 加特征随机让基学习器近似独立，平均后方差降到约 ρσ²+(1-ρ)σ²/B，降方差但受基学习器相关性 ρ 限制。
- 随机森林主要降方差、不显著降偏差，因此单棵树要深；这与 boosting 逐步降偏差的思路本质不同。
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