Вопрос или проблема
Я настраиваю гиперпараметры дерева решений для набора данных из 550 образцов. Так как я относительно новичок в настройке гиперпараметров (я учусь и реализую это), я запутался, какие значения установить для гиперпараметров, таких как min_sample_leaf, min_sample_split и max_leaf_nodes, чтобы модель не переобучалась. При настройке гиперпараметров я получил min_sample_split=2 и min_sample_leaf=6 и достиг более 80 процентов точности.
Поэтому я беспокоюсь, что классификатор дерева решений может перенастроиться. Мне нужна помощь в определении диапазона значений для ввода в качестве гиперпараметров для этого конкретного небольшого набора данных.
Также, может кто-то может порекомендовать книги, статьи или веб-сайты, где я могу прочитать о деревьях решений и гиперпараметрах случайных лесов и развить понимание того, как настраивать и получать оптимальные результаты. Заранее спасибо.
В коде DecisionTreeClassifier вы найдете следующую строку:
min_samples_split = max(min_samples_split, 2 * min_samples_leaf)
Таким образом, на практике ваше дерево использует min_samples_split = 12 и min_samples_leaf = 6.
Чтобы проверить, переобучилась ли ваша модель, вы должны сравнить оценку, вычисленную на обучающем наборе, и оценку, вычисленную на тестовом наборе. Если у вас очень хорошая оценка на обучающем наборе, но низкая на тестовом наборе, вероятно, ваша модель переобучается.
Вы можете прочитать уже достаточную информацию о деревьях решений в sklearn tutorials: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html
.
Ответ или решение
Конечно, давайте рассмотрим более подробно вопрос, касающийся настройки гиперпараметров в модели дерева решений, чтобы предотвратить переобучение. В контексте вашей задачи, у вас есть гиперпараметры min_samples_split и min_samples_leaf, где min_samples_split=2 и min_samples_leaf=6. Важно отметить, что в реализации DecisionTreeClassifier значение min_samples_split фактически определяется как максимум из min_samples_split и 2 * min_samples_leaf. Таким образом, на практике используется min_samples_split=12 и min_samples_leaf=6.
Важность Гиперпараметров
-
min_samples_leaf: Это минимальное количество образцов, необходимых для создания листа узла. Устанавливая это значение выше, вы создаете более "консервативное" дерево, уменьшая вероятность переобучения, так как дереву нужно больше данных, чтобы разделить узел.
-
min_samples_split: Это минимальное количество образцов, необходимых для разделения внутреннего узла. Если это значение слишком низкое по сравнению с
min_samples_leaf, вы создаете риск создания слишком глубокой и узкоспециализированной структуры, которая может плохо обобщаться на новые данные.
Проверка на переобучение
Для определения переобучения важно сопоставить точность модели на обучающей выборке с точностью на тестовой выборке. Высокая точность на обучающей выборке и низкая на тестовой указывает на переобучение. В данном случае, ваша модель показывает точность выше 80%, что, хотя и является обнадеживающим результатом, все еще требует проверки баланса между обучением и обобщением.
Рекомендации по гиперпараметрам
-
min_samples_leaf: Поскольку у вас небольшой набор данных (550 образцов), рекомендуется настраивать этот параметр в диапазоне от 1 до 10. Это даст компромисс между упрощением модели и точностью.
-
min_samples_split: Для маленьких наборов данных попробовать значения в диапазоне от 5 до 20 можно считать стандартной практикой. Это значение уже адаптировано для случая, когда оно меньше, чем удвоенное
min_samples_leaf. -
max_leaf_nodes: Это еще один полезный гиперпараметр, который ограничивает максимальное количество листьев в дереве. Это может предотвратить создание чрезмерно сложных моделей с избыточной структурой.
Ресурсы для изучения
Для углубленного изучения рекомендую следующие источники:
- Онлайн документация Scikit-learn: особенно раздел о деревьях решений и методах их настройки. Документация Scikit-learn
- Книги и статьи:
- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" от Aurélien Géron.
- "Pattern Recognition and Machine Learning" от Christopher Bishop.
Посоветовать что-либо из области изучения гиперпараметров нельзя без учета специфики ваших данных и цели модели. Однако указанные источники предоставят основательные знания для более уверенного подхода к настройке вашего алгоритма.