feature selection
先看看博客上大家是怎么认为的吧： 如果用少量训练数据训练出来的模型（Ma）比使用全部数据但是经过特征裁剪训练出来的模型(Mb)性能还要高，那么能说明什么问题？这里面两个注意的地方，其一是少量数 ...
原文：RandomForest的out of bag estimate 及Feature selection 具体作法
一 Out of bag estimate OOB OOB sample number RF是bagging的一种，在做有放回的bootstrap时，由抽样随机性可得到 其中 e可由高数中的洛必达法则得到 ： RF中每次抽样N个样本训练每一棵decision tree gt ，对于此棵树gt，原始的数据集中将有近 e . 的样本未参与其训练 因此可以使用这部分数据对此棵树gt进行validatio ...
2018-11-02 11:49 0 1089 推荐指数：
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