隨機森林之oob error 估計
摘要：在隨機森林之Bagging法中可以發現Bootstrap每次約有1/3的樣本不會出現在Bootstrap所采集的樣本集合中,當然也就沒有參加決策樹的建立,那是不是意味着就沒有用了呢,答案是否定的。我們把這1/3的數據稱為袋外數據oob（out of bag）,它可以用於取代測試集誤差估計方法 ...
原文：隨機森林之oob的計算過程
隨機森林有一個重要的優點就是，沒有必要對它進行交叉驗證或者用一個獨立的測試集來獲得誤差的一個無偏估計。它可以在內部進行評估，也就是說在生成的過程中就可以對誤差建立一個無偏估計。 隨機森林在生成每顆決策樹時，會隨機且有放回的抽取樣本，每棵決策樹會有大概 的樣本未抽取到，這些樣本就是每棵樹的oob樣本。具體計算過程如下： 根據這種特點，我們可以對其進行oob估計，步驟如下： 計算決策樹對其對應的oob ...
2019-07-08 11:58 0 1519 推薦指數：
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