Python 如何使用SciKit随机林'；学习曲线的oob_决策函数？
有人能解释一下如何为python SciKit随机林分类器使用oob_decision_function_属性吗？我想用它来绘制学习曲线，将训练和验证误差与不同的训练集大小进行比较，以便识别过拟合和其他问题。似乎找不到有关如何执行此操作的任何信息。您可以将自定义评分函数传递到模型求值字段中的任何Python 如何使用SciKit随机林'；学习曲线的oob_决策函数？,python,scikit-learn,random-forest,Python,Scikit Learn,Random Forest,有人能解释一下如何为python SciKit随机林分类器使用oob_decision_function_属性吗？我想用它来绘制学习曲线，将训练和验证误差与不同的训练集大小进行比较，以便识别过拟合和其他问题。似乎找不到有关如何执行此操作的任何信息。您可以将自定义评分函数传递到模型求值字段中的任何评分参数中，它需要有符号分类器，X，y\u true->score 对于您的情况，您可以使用以下内容 from sklearn.learning_curve import learning_curve l
评分分类器，X，y\u true->scorefrom sklearn.learning_curve import learning_curve
learning_curve(r, X, y, cv=3, scoring=lambda c,x,y: c.oob_score_)