随机森林之oob error 估计
摘要：在随机森林之Bagging法中可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中,当然也就没有参加决策树的建立,那是不是意味着就没有用了呢,答案是否定的。我们把这1/3的数据称为袋外数据oob（out of bag）,它可以用于取代测试集误差估计方法 ...
原文：随机森林之oob error 估计
随机森林之oob error 估计 摘要：在随机森林之Bagging法中可以发现Bootstrap每次约有 的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中,当然也就没有参加决策树的建立,那是不是意味着就没有用了呢,答案是否定的。我们把这 的数据称为袋外数据oob out of bag ,它可以用于取代测试集误差估计方法. 在论文： ：Bias,variance and prediction ...
2013-11-20 22:24 0 2639 推荐指数：
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