如何解决我可以使用低OOB误差的样本重新训练模型吗?
我训练了一个基于PPG信号进行血压估计的RF回归模型,并进行了袋外(OOB)误差测试。 我发现对于我的数据集中的几个样本(约占数据集的10%),OOB预测很差。 是否可以将OOB预测较差的样本分离出来,并用OOB预测良好的样本重新训练模型? 这是提高模型准确性的好主意吗? 非常感谢
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