我对此非常新手，而且感到相当困惑。我正在用随机森林（分类）训练我的模型，并试图完全理解以下概念。
据我所知：你可以用训练/测试分割、交叉验证或OOB（自助法）来分割你的模型。然后，准确率或F1得分代表你的模型在测试集上的表现（准确率在类别平衡时更有效，F1在类别不平衡时更有效）。
但OOB得分是验证集表现的代表，那么它是用来衡量模型在你的数据上的训练效果的吗？
我是不是误解了什么？
我主要是混淆了准确率/F1得分和OOB得分之间的区别。
任何建议都将不胜感激
回答：
你正在查看的这是两个不同的方面：
-
指标，这些是你用来评估模型在一组数据上的表现的数学公式，所以你会提供真实标签（实际标签）和预测标签，然后计算出一个指标得分，这些指标包括：
- 准确率
- 精确率
- 召回率
- F1得分
- 均方误差
- 等
-
方差减少，这些是你用来减少模型方差的方法，即：防止模型对数据过拟合，这些方法包括：
- 使用两个不同的数据集（即训练/测试分割）
- 交叉验证（例如K折交叉验证，留一法交叉验证等）
- 袋外估计（Out of Bag），这特别用于随机森林算法中，对用于集合（森林）中每个学习器的数据进行自助抽样。
- 等
所以，基本上，你使用一种方法来试图减少模型的方差，以便改善指标。
关于你的具体问题：OOB得分与准确率得分有什么关系？OOB算法创建用于训练的数据子集，然后使用这些子集的预测标签计算指标得分。
