Вопрос или проблема
Результаты модели случайного леса, которую я настроил с помощью gridsearch, следующие. Я также построил кривую обучения для нее. Вы считаете, что эта модель имеет сильное переобучение? Среднее значение целевых переменных равно 850.
R2: 0.992
RMSE: 59.114
MAPE: 3.2379%
__________________________________
Оценка тренировочного набора:
_____________________________________
R2: 0.998
RMSE: 24.3743
MAPE: 3.5416 %
Ответ или решение
Вопрос о наличии переобучения (overfitting) в модели часто требует внимательной оценки как метрик качества, так и изучения кривых обучения. Рассмотрим предоставленные результаты модели случайного леса.
Метрики качества модели:
-
Коэффициент детерминации (R2 Square):
- Для тестового набора: 0.992
- Для обучающего набора: 0.998
Значения R2 достаточно высоки, что указывает на хорошую способность модели объяснять вариацию целевого показателя. Однако, заметная разница между R2 на обучающем (0.998) и тестовом наборах (0.992) может сигнализировать о некотором уровне переобучения, так как модель слишком подстраивается под данные обучения.
-
Корень Mean Squared Error (RMSE):
- Для тестового набора: 59.114
- Для обучающего набора: 24.3743
RMSE для обучающего набора значительно меньше, чем для тестового. Это свидетельствует о том, что модель хорошо подходит к данным обучающего набора, но не так эффективно знакомится с данными тестового набора, что может указывать на переобучение.
-
Средняя процентная ошибка (MAPE):
- Для тестового набора: 3.2379%
- Для обучающего набора: 3.5416%
MAPE относительно близки, и они указывают на то, что модель не значительно ухудшает точность на тестовом наборе данных.
Анализ кривой обучения:
Если у вас есть кривая обучения, это будет полезно для дальнейшего анализа. Обычно на кривых обучения можно увидеть, как изменяются метрики качества в зависимости от количества обучающих экземпляров. Если кривая для обучающего набора продолжается падать, в то время как кривая для тестового набора начинает выравниваться или подниматься, это также указывает на переобучение.
Заключение:
На основе представленных метрик можно сказать, что модель демонстрирует определенные признаки переобучения: высокая точность на обучающем наборе данных с соответствующим (но меньшим) ухудшением производительности на тестовом наборе. Несмотря на это, разница в MAPE не столь значительна, что может говорить о том, что модель все еще проявляет неплохую обобщающую способность.
Рекомендуется провести дополнительные шаги для проверки переобучения:
- Сравнить модель с более простыми моделями, чтобы оценить, действительно ли такая сложная модель оправдана.
- Использовать кросс-валидацию для получения более надежной оценки обобщающей способности модели.
- Рассмотреть возможность уменьшения сложности модели или использования регуляризации для снижения риска переобучения.