（1）对于每一棵决策树，计算其ooberror_0（2）选取一个特征，随机对特征加入噪声干扰，再次计算ooberror_1（3）特征的重要性=∑(ooberror_1-ooberror_0)/随机森林中决策树的个数（4）对随机森林中的特征变...

所以oob可以用来衡量模型的好坏。同时，也可以引出随机森林输出特征重要性的原理，如果特征i对于模型是有利的，那么第i维特征置换成随机值，将会降低模型的性能，也就是会使oob-error变大。

最终,假设类别j是当记录n是oob时候，获得投票最多的类别，j被错误分类除以总记录数n，就是ooberrorestimate.这在很多测试中被证明是无偏的[2].Out-of-bag估计的泛化错误率是out-of-bagclassifier在训练集...

    oob_error=1-clf.oob_score_    error_rate[label].append((i,oob_error))生成“OOB错误率”与“N_Estimators”的关系图。forlabel,clf...

iter:迭代数breiman说4-6次就好，过多的迭代数不会让OOBerror变小set.seed:保证抽取的过程是随机的hd~:我们想通过所有参数预测hd红框部分为每次迭代的OOBerrorb)构建随机森林模型mtry:如果我们...

OOB：上面我们提到，构建随机森林的关键问题就是如何选择最优的m，要解决这个问题主要依据计算袋外错误率ooberror（out-of-bagerror）。bagging方法中Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本...

构建随机森林的关键问题就是如何选择最优的m，要解决这个问题主要依据计算袋外错误率ooberror（out-of-bagerror）。我们知道，在构建每棵树时，我们对训练集使用了不同的bootstrapsample（随机且有放回地抽取）。所以...

首先请百度一下，如果没解决方法的话再去谷歌一下。如果还是不行的话，那么只能说明一个问题：这个问题不是问题，请等待几天。就会正常了。祝你好运！

首先对于每棵树，每次利用Bootstrap方法抽取样本进行训练，但是有1/3的数据没有抽取到，这样的数据成为袋外数据OOB（outofbag），将OOB带入决策树中，计算出误差error1,对OOB中所有样本的特征X对应的值进行噪声干扰，即...

EachpageofaNANDflashhasan“outofband”(OOB)areatoholdErrorCorrectingCode(ECC)andothermetadata,usually16bytesofOOBforevery512bytesofpagedata.参考资料：http://open...