Вопрос или проблема
Результаты модели случайного леса, которую я настроил с помощью Gridsearch, следующие. Как вы думаете, есть ли у этой модели серьезная переобученность? Среднее значение целевых показателей составляет 850.
R2: 0.992
RMSE: 59.114
MAPE: 3.2379%
__________________________________
Оценка обучающей выборки:
_____________________________________
R2: 0.998
RMSE: 24.3743
MAPE: 3.5416 %
Ответ или решение
Ответ на вопрос о наличии переобучения модели требует глубокого анализа ее показателей производительности как на обучающем, так и на тестовом наборах данных. Рассмотрим предоставленные результаты:
-
Оценка модели:
- R2 (коэффициент детерминации): 0.992 на тестовом наборе и 0.998 на обучающем наборе.
- RMSE (корень из среднеквадратичной ошибки): 59.114 на тестовом наборе и 24.3743 на обучающем наборе.
- MAPE (средняя абсолютная процентная ошибка): 3.2379% на тестовом наборе и 3.5416% на обучающем наборе.
-
Анализ результатов:
-
Коэффициент детерминации (R2): Значение R2 очень близко к 1 как на обучающем, так и на тестовом наборах. Однако, разница между этими значениями (0.998 на обучающем и 0.992 на тестовом) указывает на возможное переобучение. В идеальных условиях значения R2 должны быть ближе друг к другу. 0.998 на обучающих данных демонстрирует, что модель очень хорошо «запомнила» данные, что может быть признаком переобучения.
-
RMSE (Корень из среднеквадратичной ошибки): RMSE значительно ниже на обучающем наборе (24.3743) по сравнению с тестовым набором (59.114). Такой уровень ошибок на обучающем наборе говорит о том, что модель адаптирована под конкретные обучения данные, и велика вероятность того, что она не переобучилась, что требует дополнительные проверки.
-
MAPE (Средняя абсолютная процентная ошибка): Модель показывает сопоставимые результаты по MAPE между обучающим и тестовым наборами. Эти значения очень близки (3.5416% против 3.2379%), что может говорить о том, что, несмотря на высокую близость R2, модель сохраняет некоторую стабильно адекватную производительность на незнакомых данных.
-
-
Вывод:
На основании этих показателей, особенно R2 и RMSE, можно сделать вывод о наличии некоторого уровня переобучения, так как модель демонстрирует отличные результаты на обучающем наборе, но она не совсем успешно справляется с обобщением на тестовом наборе. Рекомендуется провести дополнительный анализ, например, используя кросс-валидацию, или рассмотреть более простые модели. Также следует обратить внимание на характеристики данных и убедиться в том, что они не приводят к переобучению из-за их сложности или наличия выбросов.
Таким образом, хотя на первый взгляд есть признаки переобучения, дополнительно анализа и возможные подходы смягчения могут помочь лучше оценить и устранить эту проблему.