feature selection
先看看博客上大家是怎么認為的吧： 如果用少量訓練數據訓練出來的模型（Ma）比使用全部數據但是經過特征裁剪訓練出來的模型(Mb)性能還要高，那么能說明什么問題？這里面兩個注意的地方，其一是少量數 ...
原文：RandomForest的out of bag estimate 及Feature selection 具體作法
一 Out of bag estimate OOB OOB sample number RF是bagging的一種，在做有放回的bootstrap時，由抽樣隨機性可得到 其中 e可由高數中的洛必達法則得到 ： RF中每次抽樣N個樣本訓練每一棵decision tree gt ，對於此棵樹gt，原始的數據集中將有近 e . 的樣本未參與其訓練 因此可以使用這部分數據對此棵樹gt進行validatio ...
2018-11-02 11:49 0 1089 推薦指數：
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