Показывает ли этот результат переобучение?

Вопрос или проблема

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:

1. 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.

2. 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.

3. 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:

1. Сравнить модель с более простыми моделями, чтобы оценить, действительно ли такая сложная модель оправдана.
2. Использовать кросс-валидацию для получения более надежной оценки обобщающей способности модели.
3. Рассмотреть возможность уменьшения сложности модели или использования регуляризации для снижения риска переобучения.