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oob_score: bool(默认=False)是否使用袋外样品进行估算泛化精度。
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原理:由于随机决策树生成过程采用的Boostrap,所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本,未使用的样本就叫(Out_of_bag)袋外样本,通过袋外样本,可以评估这个树的准确度,其他子树叶按这个原理评估,最后可以取平均值,即是随机森林算法的性能; 特征选择原理:因为袋外样本的存在,因此不需要进行十字交叉测试(节省时间),...
对于RandomForestClassifier(n_estimators=500, oob_score=True)的一棵树而言，oob概率是37%，但是一共...
在scikit-learn库中,使用随机森林(RandomForestClassifier或RandomForestRegressor)时,OOB误差是自动计算的。你可以通过访问模型对象的oob_score_属性来获取OOB误差的估计值。以下是一个使用随机森林分类器并计算OOB误差的示例: importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_cla...
使用sklearn 实现 Bagging 集成学习,可以通过 oobscore属性来查看使用 Out-of-Bag 样本作为测试集计算得到的结果。 代码语言:txt AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 本小节使用分布呈现交错半圆形的二分类虚拟数据集,使用 sklearn.datasets 包下的 make_moons 函数即可生成这样的虚拟数...
在sklearn 中使用 OOB,除了需要使用 Bagging 集成学习的方式(boostrap = True)之外,还需要在实例化集成学习时指定 oob_score 参数为 True。指定 oob_score 参数可以简单的理解为是对样本数据的一种标记,标记取到了那些样本,没有取到那些样本。 使用实例化好的 Bagging 集成学习分类器,调用 fit 函数拟合全部样本数...
这里oob_score_是测试集的结果吧?怎么查看样本未取到的部分-验证集的结果呢 回复 2019-07-24 09:19:28 liuyubobobo 回复 提问者 weixin_慕少409219 #2 oob是你传入的一样本,所对应的准确率。没有接口可以查到未取到的样本。如果你需要测试集,需要手动划分。 回复 2019-07-24 09:20:37 相似...
随机森林算法OOB_SCORE最佳特征选择 2019-09-30 22:17 −... Dino_L 0 4354 【tf.keras】实现 F1 score、precision、recall 等 metric 2019-12-05 22:21 −tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score、recall、precision 等指标,一开始觉得真不可思议。但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都...