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OOB 오류 값은 무엇입니까?
OOB 오류 값은 무엇입니까?
FireflySoul
Sun Oct 20 2024
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7 답변
1409
OOB 오류 값의 개념을 이해하려고 합니다.
누군가 그것이 무엇인지, 특히 Random Forest의 맥락에서 기계 학습에서 어떻게 사용되는지 설명할 수 있습니까?
7 답변
Rosalia
Mon Oct 21 2024
OOB 오류는 Random Forest 분류기의 일반화 오류에 대한 편견 없는 추정치 역할을 합니다.
이는 보이지 않는 데이터에 대한 모델 성능을 평가하여 과적합 또는 과소적합 경향에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
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GwanghwamunPride
Mon Oct 21 2024
Out-of-bag(OOB) 오류의 개념은 Random Forest 분류기의 성능 평가를 이해하는 데 핵심입니다.
이는 별도의 검증 세트 없이 모델의 예측 정확도를 평가하는 독특한 방법을 나타냅니다.
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EclipseRider
Mon Oct 21 2024
랜덤 포레스트(Random Forest)에서 각 트리는 원본 데이터 세트의 부트스트래핑된 샘플에 대해 교육됩니다. 즉, 일부 관측값은 특정 트리 교육에 사용되지 않습니다.
제외된 이러한 관찰은 해당 트리에 대한 OOB 샘플을 형성합니다.
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Lucia
Mon Oct 21 2024
훈련 과정에서 OOB 오류를 모니터링함으로써 포리스트에 포함할 최적의 트리 수를 식별할 수 있습니다.
더 많은 트리를 추가하면 잠재적으로 OOB 오류를 줄일 수 있지만 계산 복잡성이 증가합니다.
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Davide
Mon Oct 21 2024
그런 다음 해당 OOB 샘플에 대한 각 트리의 예측을 사용하여 OOB 오류가 계산됩니다.
기본적으로 이는 훈련 중에 보지 못한 데이터에 대한 트리의 예측에 대한 평균 오류율을 측정합니다.
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