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    生成树时没有用到的样本点所对应的类别可由生成的树估计，与其真实类别比较即可得到袋外预测（out-of-bag，OOB）误差。Out-of-bag 估计的泛化错误率是 out-of-bag classifier 在训练集上的错误率。out-of-bag 估计 和使用与训练集大小一致的测试集所得到的
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    2 训练后使用OOB（Out of Bag）数据计算 第二种方式是训练好模型之后，用Out of Bag（或称Test）数据进行特征重要性的量化计算。 具体来说，先用训练好的模型对OOB数据进行打分，计算出AUC或其他业务定义的评估指标；接着对OOB数据中的每个特征：
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    当原始样本集较大时，原始样本集中约有63 2%的样本会出现在 Bootstrap 样本集中，而其余的36 8%的样本没有出现在 Bootstrap 样本集中，这部分样本被称为袋外（out-of-bag，OOB）样本，利用这部分样本进行模型性能的估计称为 OOB估计。





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