博客
关于我
人工智能、深度学习、机器学习常见面试题141~160
阅读量:493 次
发布时间:2019-03-06

本文共 482 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

随机森林算法中,袋外数据(OOB)是一项重要的技术概念。随机森林通过Bagging方法结合多个决策树模型来提升预测性能。在Bagging方法中,Bootstrap每次抽取的样本数量约为1313个,这些样本不会出现在最终的训练集中。这些未被使用的样本被称为袋外数据OOB,其主要用途是替代传统的测试集误差估计方法。

袋外数据的计算方法如下:在随机森林已经生成完毕后,使用袋外数据对模型性能进行测试。将袋外数据作为输入,带入之前生成的随机森林分类器中,分类器会输出相应的分类结果。由于袋外数据的真实标签已知,可以将分类器的预测结果与真实标签进行对比,统计分类错误的数量记为X。袋外数据误差的计算公式为X/O,其中O是袋外数据的总数。这种方法已经被证明是无偏估计,因此在随机森林算法中无需额外的交叉验证或单独测试集来获取测试集误差的无偏估计。

袋外数据的优势在于其无偏性,以及能够更好地反映模型在实际应用中的性能。但其也存在一些不足之处:首先,计算袋外数据需要额外的计算资源,其次,袋外数据的生成依赖于随机森林的具体实现。因此,在实际应用中需要根据具体需求权衡其优缺点。

转载地址:http://tooyz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MySQL为什么不建议使用delete删除数据?
查看>>
MySQL主从、环境搭建、主从配制
查看>>
Mysql主从不同步
查看>>
mysql主从同步及清除信息
查看>>
MySQL主从同步相关-主从多久的延迟?
查看>>
mysql主从同步配置方法和原理
查看>>
mysql主从复制 master和slave配置的参数大全
查看>>
MySQL主从复制几个重要的启动选项
查看>>
MySQL主从复制及排错
查看>>
mysql主从复制及故障修复
查看>>
MySQL主从复制的原理和实践操作
查看>>
webpack loader配置全流程详解
查看>>
mysql主从复制,读写分离,半同步复制实现
查看>>
MySQL主从失败 错误Got fatal error 1236解决方法
查看>>
MySQL主从架构与读写分离实战
查看>>
MySQL主从篇:死磕主从复制中数据同步原理与优化
查看>>
mysql主从配置
查看>>
MySQL之2003-Can‘t connect to MySQL server on ‘localhost‘(10038)的解决办法
查看>>
MySQL之CRUD
查看>>
MySQL之DML
查看>>