Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как проверить, переобучен ли случайный лес?

Чтобы проверить, переобучен ли случайный лес, можно использовать самый простой метод — сравнить производительность модели на обучающем наборе данных и на валидационном или тестовом наборе. Если результаты модели на обучающем наборе намного лучше, это может указывать на переобучение.

Для предотвращения переобучения случайного леса можно попробовать настроить гиперпараметры. Вот параметры реализации из scikit-learn, на которые стоит обратить внимание: max_depth, n_estimators, criterion, min_samples_leaf, min_samples_split, max_leaf_nodes.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/it/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/227

1.4K viewsFeb 13, 2024 at 12:02

Как проверить, переобучен ли случайный лес?

Чтобы проверить, переобучен ли случайный лес, можно использовать самый простой метод — сравнить производительность модели на обучающем наборе данных и на валидационном или тестовом наборе. Если результаты модели на обучающем наборе намного лучше, это может указывать на переобучение.

Для предотвращения переобучения случайного леса можно попробовать настроить гиперпараметры. Вот параметры реализации из scikit-learn, на которые стоит обратить внимание: max_depth, n_estimators, criterion, min_samples_leaf, min_samples_split, max_leaf_nodes.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований