通常情况下，OTB是否足以评估随机森林或袋装分类器，或者交叉验证是否也适用于此？

OTB（Out-of-the-bag）是随机森林中的一个概念，它指的是在构建每棵决策树时，使用未被选中的样本作为该决策树的训练集。对于每棵树，使用其对未被选中的样本进行预测，并将预测结果进行统计，最终得到随机森林的预测结果。

OTB通常被用来评估随机森林的性能。由于在构建每棵树时，都使用了未被选中的样本作为训练集，因此可以利用这些未被选中的样本进行评估，从而得到随机森林的性能指标，如准确率、召回率等。

然而，仅使用OTB并不能完全评估随机森林或袋装分类器的性能，因为OTB只考虑了未被选中的样本进行评估，而未对被选中的样本进行评估。为了更全面地评估模型的性能，可以使用交叉验证方法。

交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集划分为多个子集（通常是K个），然后将这些子集分别作为训练集和测试集，进行多次训练和测试。最常见的是K折交叉验证，将数据集平均分成K份，轮流将其中一份作为测试集，其他K-1份作为训练集，最终将K次的评估结果取平均值作为模型的性能评估指标。

通过使用交叉验证，可以更全面地评估随机森林或袋装分类器的性能，因为它考虑了所有样本进行评估，而不仅仅是未被选中的样本。交叉验证能够更准确地评估模型的泛化能力，并且能够检测到过拟合或欠拟合等问题。

综上所述，OTB是评估随机森林性能的一种方法，但并不足以完全评估随机森林或袋装分类器的性能。交叉验证是一种更全面的评估方法，能够更准确地评估模型的性能。