我有在找出什么是很难oob_score_在scikit学习随机森林回归手段.在文档上说:
oob_score_: float使用袋外估计获得的训练数据集的分数.
起初我以为它会在out-of-bag实例的集合上返回每个实例的分数.但这是由属性给出的:
oob_prediction_: shape of array = [n_samples]使用训练集上的袋外估计计算的预测.
返回一个包含每个实例预测的数组.然后分析文档中的其他参数,我意识到方法得分(X,y,sample_weight = None)返回确定系数R².
考虑到调用属性oob_score_返回一个浮点值,它代表什么？如果可能的话,我想知道它是如何计算的.
文档的链接是RandomForestRegressor.