简介        在上一节中，我们探讨了Bagging方法，并了解到通过构建多个树模型来减少方差是有效的。然而，Bagging方法中树与树之间仍然可能存在一定的相关性，降低了方差减少的效果。为了解决这个问题，我们引入了随机森林（RandomForests），这是一种基于Bagging的增强技术，通过在每

目录1、TX端的剩余模块1.1、TXPIPEControl1.2、TXGearbox1.3、PCIEBeacon1.4、SATAOOB1.5、PhaseAdjustFIFO1.6、Polarity1.7、PISO1.8、TXPre/PostEmp和10、TXDriver1.9、TXOOBandPCIE1.10、TXDriver1.11、TXPhaseInterpolatorController（包括12

ipmitool-Ilanplus-H$oob_ip-Uroot-P密码poweroff(硬关机，直接切断电源)ipmitool-Ilanplus-H$oob_ip-Uroot-P密码powersoft(软关机，即如同轻按一下开机按钮)ipmitool-Ilanplus-H$oob_ip-Uroot-P密码poweron(硬开机)ipmitool-Ilanplus-H$oo

袋外错误率（Out-of-BagError）是在使用自助采样（BootstrapSampling）构建集成模型时的一个重要评估指标，尤其是在随机森林中常被使用。在自助采样中，由于每个模型的训练集都是通过有放回地从原始数据集中采样得到的，一部分样本可能没有被采样到，这部分未被采样到的样本称为袋外样本（Out-of-

OOB（Out-of-Bag）误差是一种评估随机森林模型性能的方法。随机森林采用自助采样（BootstrapSampling）的方式生成每个决策树的训练集，这意味着每个样本在某些树的训练中可能没有被采样到。OOB误差利用这种未被采样到的样本来评估模型的性能。具体来说，对于每个样本，如果它在某个决策树的训