我知道，如果您使用不同的随机种子重新运行随机森林，您将适合不同的模型。我想知道比较不同的随机森林模型（在不同的随机种子下运行）并在训练数据上采用最准确的模型（使用 10 倍 CV）进行下游工作是否可以接受。
例如，下面是一个数据集中基于 10 倍 CV 的准确度分布，该数据集中有 147 个样本和 278 个特征（所有两类特征），用于预测疾病状态（两类：健康/患病）。此分布基于具有不同随机种子的 100 个 RF 复制：
采用最高精度的模型进行特征选择并拟合我的测试数据是错误的吗？
我也有兴趣将所选模型的 10 倍 CV 准确度与其他 RF 模型的准确度进行比较将其转换为测试/训练数据）。我担心如果我选择精度最高的模型，这种方法可能会有偏差。
准确性只是另一个随机变量，它取决于您的模型、种子、训练/测试拆分、当前数据的质量等 - 最大化这个随机变量并不会自动导致模型的最佳泛化。
除了查看准确度、logloss、auc roc 等指标外，您可能还想查看其他学习特征，例如在添加更多数据时训练/测试数据的学习曲线、训练和测试误差之间的差异等，最后您所面临的只是存在于每个模型中的偏差-方差-权衡。
见https://en.m.wikipedia.org/wiki/Bias–variance_tradeoff
要回答您的问题，您不应仅依靠比较随机种子。
随机森林随着树木数量的增加而收敛，参见Breiman 2001论文。因此，如果您将树的数量（ntree）设置为无穷大，您将始终获得相同的准确度（或其他一些度量，如 logloss）。它只是因为您的树数量太少而变化很大（或者您的重采样策略（10-fold-CV）不稳定，可以通过更多重复来减少）。
在正常数据情况下（特别是如果数据足够大），您的准确性应该随着树木的生长而增长。因此，我不会使用 100 种不同的种子进行训练，而是使用 actual_ntree * 100 甚至更多来训练一个 randomForest。
在某些包中，您还可以看到随着树数量的增加而提高的准确性。
为了获得更快的评估和可能的调整，您可以使用通常在标准包中实现的袋外估计（如 R 中的 randomForest）。如果树的数量足够大，它们通常与 10 倍 CV 一样好（并且更稳定）。