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Out of bag error in Random Forest

Whether to use out-of-bag samples to estimate the generalization accuracy.中文叫‘袋外误差’,可以看出这个参数的意思是:使用oob 来衡量test error.关于oob的解释,stackoverflow上有比较全面的解释:OOB的解释 说下自己的理解:RF需要从原始的特征集中随机sampling,然后去分裂生成单颗树.每个树的训练样本是从原始的训练集 意思就是,oob是test error的一个无偏估计.一句话总结下: 假设Zi=(xi,yi)The out-of-bag (OOB) error is the average error for each This allows the RandomForestClassifier to be fit and validated whilst being trained.参考stackoverflow上OOB 的解释 sklearn上OOB的解释

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HTTP “带外”内容编码

Changes since draft-reschke-http-oob-encoding-00 . . . . . 22 D.2. Changes since draft-reschke-http-oob-encoding-01 . . . . . 22 D.3. Changes since draft-reschke-http-oob-encoding-02 . . . . . 22 D.4. Changes since draft-reschke-http-oob-encoding-03 . . . . . 22 D.5. Changes since draft-reschke-http-oob-encoding-04 . . . . . 22 D.6.

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    S3C2440移植uboot之支持烧写yaffs映像及制作补丁

    通过对比烧写的fs_mini_mdev_yaffs2文件内容和nand dump 260000显示的内容,发现OOB区的内容不同。 ? flags & WITH_DROP_FFS)) 这里需要修改 {        rval = nand_write (nand, offset, length, buffer);     正常拷贝,不考虑OOB 数据,用来存放yaffs参数)   因为MTD_OOB_AUTO,使自动填入OOB,不填入yaffs文件里的数据,从而启动不了内核   将上面if (! 然后使用nand dump 260000,与yaffs文件对比,可以看到OOB已经烧写成功 ?    对于64B的OOB而言,数据定义如下所示:   bit0:表示该块的数据是否为坏,若为0xFF表示好的,0x00则是坏的 (一块=64页)   bit1:暂时没用到   bit2~39:表示用来存放oob

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    flags & WITH_DROP_FFS)) 这里需要修改 {        rval = nand_write (nand, offset, length, buffer);     正常拷贝,不考虑OOB pages; page++) for循环烧写每一页 { ... ... rval = nand->write_oob(nand, offset, &ops); 调用nand_write_oob()函数烧写OOB nand write.yaffs时,直接进入该判断,然后不执行下面的while (left_to_write > 0) 语句2)将上面的MTD_OOB_AUTO改为MTD_OOB_RAW (表示支持烧写OOB 数据,用来存放yaffs参数)因为MTD_OOB_AUTO,使自动填入OOB,不填入yaffs文件里的数据,从而启动不了内核3)将上面第14行if (! 对于64B的OOB而言,数据定义如下所示:bit0:表示该块的数据是否为坏,若为0xFF表示好的,0x00则是坏的 (一块=64页)bit1:暂时没用到bit2~39:表示用来存放oob数据,若是yaffs

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