随机森林中oob以及oob的作用？

在随机森林bagging法中可以发现booststrap每次约有1/3的样本不会出现在bootstrap所采集的样本集合中，故没有参加决策树的建立，这些数据称为袋外数据oob，用于取代测试集误差估计方法，可用于模型的验证。
下面先介绍下oob的使用，其中（x,y）代表输入的样本和label，g表示的是构建的树。

上图中（xN,yN）没有用于g2、g3、gt，所以（xN,yN）可以作为g2、g3、gt的验证数据，然后用oob数据作为输入，输入到模型中，然后投票，少数服从多数。同理，对于（x1,y1)、（x2,y2)等也存在同样的计算，最终计算评判错误的样本占比，就是oob-error.

所以oob可以用来衡量模型的好坏。

同时，也可以引出随机森林输出特征重要性的原理，如果特征i对于模型是有利的，那么第i维特征置换成随机值，将会降低模型的性能，也就是会使oob-error变大。