随机森林中的开箱即用误差图

Question

我尝试将随机森林与我的数据集相匹配，以在控制组和阿尔茨海默组之间进行分类。在第一次尝试中，我得到了左侧的OOB错误图，在第二次尝试中，我减少了数据集中的变量数量，得到了右侧的OOB错误图。我的问题是比较这两个图，哪个是更好的OOB图? Alzhemier和Control的类误差是否应该接近森林的OOB曲线？如果是，为什么？

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Answer 1

右边的图有一个更好的OOB错误。我假设阿尔茨海默和控制线也是OOB错误，但针对特定的类进行了计算。随机森林预测器是通过自举一小部分样本来构建的，OOB误差是在算法的每次迭代中未被选择(从袋子中)的样本上计算的。因此，OOB误差是在构建Breinman所描述的模型时对性能的估计，当然，误差越小越好。

“阿尔茨海默病和控制的类错误是否应该更接近森林的OOB曲线？”这取决于你的模型在预测每个类别上有多好。如果两个类别的分类错误相似，则OOB错误将接近两者。