我可以使用低OOB误差的样本重新训练模型吗？

问题描述

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

解决方法

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