Out-of-Bag Error
ランダムフォレストで、各データ点についてそのデータを含まなかった木(OOBの木)のみで予測し、その誤差を平均したもの。N分割交差検証とほぼ等価な汎化性能の推定量。追加のデータセット不要でフォレストの学習と同時に得られる。
「Out-of-Bag誤差は追加コストなしに汎化性能を推定できる」
「OOBサンプルでクロスバリデーション相当の精度推定が追加コストなしに得られる」