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的计算过程
随机森林有一个重要的优点就是，没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。 随机森林在生成每颗决策树时，会随机且有放回的抽取样本，每棵决策树会有大概 的样本未抽取到，这些样本就是每棵树的oob样本。具体计算过程如下： 根据这种特点，我们可以对其进行oob估计，步骤如下： 计算决策树对其对应的oob ...
2019-07-08 11:58 0 1519 推荐指数：
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