将随机森林外袋测试集输出的预测精度作为训练集数据的输入的缺点

将随机森林外袋测试集输出的预测精度作为训练集数据的输入会增加过拟合的风险，因为测试集的预测精度是在模型训练完成后才得到的，如果将其再次用于训练，则会使模型更加依赖于这些数据，导致过拟合。此外，测试集数据本身就是为了评估模型性能而独立于训练集的，将其与训练集混合使用会使其失去独立性，可能会导致评估结果不准确。最好的做法是使用完全独立的验证集来验证模型的性能。