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  • 10-2[RF] OOB validation

              main idea:

    在使用bootstrap生成gi的训练集时,会有一部分数据没有被选中,使用这一部分数据(OOB)进行validation。

    1.数据没有被选中的概率

    假设训练集大小为N,使用bootstrap生成N’(假设N’=N)条数据用于gi的训练(有放回抽样),则某条特定数据没有被选中的概率为:

          image

    当N很大(趋于无穷)时,大约有1/3的数据没有被选中:

          image

    称这些没有被选中的数据为OOB(out of bag)

    2.使用OOB进行validation

      a. 在每一条记录上做validation

         image

         黄色标注数据(Xn,yn),由于没有被用于训练g2,g3,gT,所以可以用于做这些小g的validation

         image

    b. 汇总

         image 

        

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/porco/p/4260857.html
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