随机森林_随机森林shap

作者：Gausst松鼠会 | 2024-03-22 05:18:57

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随机森林shap

bagging主要思想是从总样本中随机抽取一部分样本，训练产生一个分类器，在重复的几次，训练产生n个分类器，当要判断另一个样本B的分类结果时，b样本输入到模型内对应不同的分类器，如果大部分分类器的结果是假如是A，那么B样本的判断结果就属于A类别
在这里插入图片描述

OOB
每次抽取随机且有放回的样本，那么总有一部分抽不到，抽不到的这部分树就是OOB（out-of-bag）数据，有时也称袋外数据，这部分数据可用于验证集用于测试模型的性能

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