量化隨機化程度與隱式修剪效果之間的關係可以通過幾個指標來實現。首先，可以使用模型的方差來衡量隨機化的影響。隨機森林中的隨機化過程（如隨機選擇特徵和自助法取樣）會導致每棵樹的預測結果具有較高的多樣性，這種多樣性有助於降低整體模型的方差。
其次，可以通過比較不同隨機化程度下的模型性能來量化隱式修剪的效果。例如，可以設計實驗，分別使用不同的特徵隨機選擇比例（mtry）來訓練隨機森林，然後評估每個模型的訓練和測試集的R²值。隨著隨機化程度的增加，模型的測試集R²值應該會顯示出隱式修剪的效果，即測試集性能的提升。
最後，交叉驗證可以用來進一步量化隨機化的影響。通過在不同的隨機化設置下進行交叉驗證，可以獲得模型在不同隨機化程度下的穩定性和泛化能力的指標，這些指標可以幫助我們理解隨機化如何促進隱式修剪的效果。