무작위 포리스트에서 학습 곡선을 사용하는 방법

Question

나는 Andrew Ng의 기계 학습 과정을 밟아 왔으며 학습 곡선 강의로 끝내었다. 내가 만든 로지스틱 회귀 모델에 대한 학습 곡선을 만들었습니다. 훈련 및 CV 점수가 수렴되는 것처럼 보입니다. 이는 내 모델이 더 많은 기능을 활용할 수 있음을 의미합니다. 무작위적인 숲 같은 것에 대해 어떻게 비슷한 분석을 할 수 있습니까? sklearn에서 동일한 데이터를 사용하는 무작위 포리스트 분류기에 대한 학습 곡선을 만들면 내 교육 점수가 1에 매우 가깝습니다. 교육 오류를 가져 오는 다른 방법을 사용해야합니까?

Answer 1

학습 곡선은 bias-variance-trade-off에 대해 학습하는 도구입니다. 랜덤 포리스트 모델 트레이닝 점수는 1에 가깝기 때문에 무작위 포리스트 모드는 기본 기능을 습득 할 수 있습니다. 기본 함수가 더 비선형이고 복잡하면 더 많은 기능을 추가해야합니다. 다음을 참조하십시오. example, 그림 학습 곡선.

두 가지 기능으로 시작하여 임의의 포리스트 모델을 교육하십시오. 그런 다음 모든 기능을 사용하고 모델에서 임의의 포리스트를 교육하십시오. 예제와 비슷한 그래프가 나타납니다.