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某医疗AI公司使用随机森林预测患者住院风险。为满足监管要求,需提供每个预测的不确定性估计。以下哪些方法可用于量化随机森林的预测不确定性?
A. 计算所有树预测概率的标准差
B. 使用out-of-bag样本计算个体预测误差
C. 引入贝叶斯优化对每棵树的权重进行后验采样
D. 切换至XGBoost并启用pred_contrib输出SHAP值作为不确定性代理
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C错误:RF本身非贝叶斯模型,无权重后验;D错误:SHAP反映特征贡献,非预测不确定性。A正确,树间分歧可衡量不确定性;B正确,OOB误差可估计泛化误差,间接反映置信度。两者是RF特有的不确定性量化方式。