作者：CSDN @ _养乐多_
随机森林(Random Forest)是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。它由多个决策树构成，通过集成学习的方式进行预测。在本篇博客中，我们将探讨随机森林分类器在不同决策树数量下的性能，并绘制相应的图表进行可视化分析。OOB误差，0被误判为1时产生的误差，和1被误判为0时产生的误差。
数据集和模型
首先，我们使用一个示例数据集进行实验。这个数据集包含两个特征和两个类别，共有100个样本。我们将使用scikit-learn库来构建和训练随机森林分类器，并评估其性能。
OOB误差的变化
我们希望观察随机森林分类器在不同决策树数量下的Out-of-Bag (OOB)误差的变化。OOB误差是一种通过在训练过程中未使用的样本进行评估的方法，可以提供对模型性能的估计。