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随机森林中的开箱即用误差图

（Out-of-Bag Error）是一种评估随机森林模型性能的方法。随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。在构建每个决策树时，随机森林会随机选择一部分训练样本进行训练，而剩余的样本则未被使用。

开箱即用误差图利用未被使用的样本来评估模型的预测性能。对于每个样本，如果它没有被用于构建某个决策树，那么可以将该样本用于评估该决策树的预测准确度。通过对所有决策树的预测结果进行平均，可以得到整个随机森林的开箱即用误差。

开箱即用误差图可以用于评估随机森林模型的泛化能力。较低的开箱即用误差表示模型在未见过的数据上具有较好的预测能力。相比于传统的交叉验证方法，开箱即用误差图更高效，因为它无需对数据进行重复抽样。

在实际应用中，开箱即用误差图可以帮助选择最佳的随机森林模型参数，如决策树数量、最大深度等。此外，它还可以用于比较不同算法或模型的性能。

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Python人工智能：基于sklearn的随机森林分类算法实现方法

其中Bagging方法与boosting方法是最为常见的两种集成方式，它们的原理图如下所示： Bagging方法的核心思想：构建多个相互独立的评估器，然后根据平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果，...集成评估器参数只需要关注随机森林中树木的数量n_estimators参数即可。通常来说，这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。...基于2.1部分的代码，下面研究随机森林中树木的数量n_estimators参数对模型性能的影响。...2.3 随机森林分类函数的重要属性与接口 1. 随机森林分类函数的重要属性属性作用 .estimators_ 用来查看随机森林中所有树的列表 oob_score_ 袋外得分。...接着结合n_estimators的决策边界[30 75]，对随机森林中每个决策树的最大深度超参数max_depth进行网格搜索，代码如下所示： # 3.

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资源 | Picasso：开源的CNN可视化工具

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一文让你彻底理解 AdaBoost 自适应提升算法 | AdaBoost 的关键要点、基本原理、优缺点和实际应用

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