《表2 各簇随机森林模型的预测精度与袋外分数》

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利用袋外数据分数（Out Of Bag score，简称oob score）获得随机森林分类预测精度的无偏估计，表2列出的是随机森林模型精度与袋外分数。研究表明[21]，使用袋外分数评价分类效果与使用测试数据评价等效，反映了一个模型拟合后的泛化能力。利用随机森林算法对4个簇建模泛化效果良好，其中簇1袋外分数略低于其他三簇，可能是由于簇1数量相对较小造成。从各簇随机森林模型精度来看，簇2、簇3的模型精度达到90%以上，其中簇2精度达到98%。簇4精度为86.9%，低于其他三个簇。