随机森林的外袋测试集输出的预测精度作为训练集的输入有什么有点

随机森林的外袋测试集输出的预测精度作为训练集的输入的优点包括：

1. 提高模型的泛化能力：通过将测试集的预测结果作为新的训练数据，能够进一步改善模型的泛化能力，减少过拟合的出现。

2. 提高模型的预测准确率：根据外袋测试集输出的预测精度来重新训练模型，可以进一步提高模型的预测准确率。

3. 精细调整模型的超参数：通过重新训练模型并调整超参数来进一步改进模型的性能，如增加决策树的数目，调整每棵树的最大深度等。

4. 改善训练数据的分布：引入外袋测试集的预测结果可以改善训练数据的分布，使得模型更加稳健，并能更好地应对未来的数据。

5. 相对简单易行：由于外袋测试集已经存在，因此使用这种方法不需要额外的时间和成本。