Out-of-Bay Evaluation是什么

Out-of-Bag Evaluation（简称OOB评估）是一种在随机森林（Random Forest）算法中用于评估模型性能的方法。在随机森林中，每个决策树的构建都是基于从原始数据集中随机抽取的样本进行的。然而，有些样本在构建某些决策树时可能没有被选中，这些样本被称为Out-of-Bag（简称OOB）样本。OOB评估就是利用这些未被选中的样本来评估随机森林的性能。

具体来说，对于每个样本，我们可以计算其在所有没有选择它的决策树中的预测结果的平均值或多数表决结果，作为该样本的OOB预测结果。然后，我们可以将这些OOB预测结果与样本的真实标签进行比较，从而得到随机森林的OOB误差。由于OOB评估使用的数据是随机森林中未被选中的样本，因此可以看做是一种交叉验证的方式，可以很好地评估模型的性能。