随机森林做cross-validation和使用OOB数据验证哪个效果更好

一般来说，使用交叉验证（cross-validation）更可靠，因为它可以更好地评估模型的泛化能力。交叉验证可将数据集划分成多个不同的子集，每个子集都可以被用作训练集和测试集。同时，交叉验证可以通过不同的划分方式来验证模型的鲁棒性。

在随机森林中，OOB(Out-of-bag)数据虽然可以有效地在训练过程中进行验证，但它并不能提供与交叉验证相同的严格评估。因为在随机森林中，每个决策树使用的数据集都是随机样本，每棵树的OOB数据都不同。因此，OOB数据可以作为一个初步的验证方法，但是不能完全替代交叉验证。