Abstrakt. För två klassers datauppsättningar tillhandahåller vi en metod för att uppskatta generaliseringsfelet hos en påse med hjälp av uppskattningar utanför påsen. Vid baging, varje prediktor (enda hypotes) läras från en bootstrap prov av träningsexempel; utgången av en väska (en uppsättning prediktorer) på ett exempel bestäms genom röstning. Den out-of-bag uppskattningen bygger på att registrera rösterna för varje prediktor på de utbildningsexempel utelämnas från sitt bootstrap prov. Eftersom inga ytterligare prediktorer genereras, kräver ut-of-bag uppskattningen betydligt mindre tid än 10-faldig korsvalidering. Vi tar upp frågan om hur man använder ut-of-bag uppskattningen för att uppskatta generalisering fel på två-klass datauppsättningar. Våra experiment på flera datauppsättningar visar att den out-of-bag uppskattning och 10-faldig kors-validering har liknande prestanda, men är båda partiska. Vi kan eliminera det mesta av fördomarna i den out-of-bag uppskattningen och öka noggrannheten genom att införa en korrigering baserad på fördelningen av out-of-bag röster.
Bylander REF ger en ut-of-bag estimator på två-klass datauppsättning.
Estimating Generalization Error on Two-Class Datasets Using Out-of-Bag Estimates
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}