隨機森林中，爲什麼oob樣本的數量是三分之一

今天看了RF，發現裏面有一個1/3的概率，到底怎麼求出來的，我看了數，推了一下公式。 模型評估方法 在機器學習中，通常把樣本分成訓練集和測試集，在劃分樣本的過程中，存在着不同的抽樣方法。 有哪些抽樣方法，他們有什麼優缺點 1.Holdout檢驗 直接樣原始樣本37分，70%爲訓練集，30%爲測試集。繪製ROC曲線，計算準確率，召回率。 缺點：沒有隨機性。 2. 交叉檢驗 將全部樣本劃分成K個大小相

>>阅读原文<<