Файл:Out-of-bag estimation OOBestimation.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
Out-of-bag_estimation_OOBestimation.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 62 КБ, MIME-тип: application/pdf)

Leo Breiman* Statistics Department University of California Berkeley, CA. 94708 leo@stat.berkeley.edu


Abstract

In bagging, predictors are constructed using bootstrap samples from the training set and then aggregated to form a bagged predictor. Each bootstrap sample leaves out about 37% of the examples. These left-out examples can be used to form accurate estimates of important quantities. For instance, they can be used to give much improved estimates of node probabilities and node error rates in decision trees. Using estimated outputs instead of the observed outputs improves accuracy in regression trees. They can also be used to give nearly optimal estimates of generalization errors for bagged predictors.

Keywords: bagging, bootstrap aggregating, out-of-bag.

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий14:21, 28 февраля 20170 × 0 (62 КБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Нет страниц, ссылающихся на данный файл.