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急!bagging trees 中利用out of bag计算feature importance时,错误的增加是怎么得到
楼主
萧一水
1357
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收藏
2012-11-09
如题,
个人的 理解是:out of bag用在对应的tree中进行分类得到一个错误率(这个值应该在0~1之间吧),把某一维随机打乱,得到一个分类的错误率(这个值也应该在0~1之间吧),增加的分类错误率作为特征的重要度。
但是为什么在matlab中最后得到的结果会有大于1的呢?
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