ランダムなフォレストで学習曲線を使用する方法

Question

私はAndrew Ngの機械学習コースを卒業しており、学習曲線の講義を終えました。私が作成したロジスティック回帰モデルの学習曲線を作成しました。トレーニングとCVスコアが一致するように見えます。これは、私のモデルがより多くの機能を活用できることを意味します。私は、ランダムなフォレストのようなものについて、同様の分析をどのように行うことができますか？ sklearnの同じデータを持つランダムなフォレストクラシファイアの学習曲線を作成すると、私のトレーニングスコアは1に非常に近くなります。トレーニングエラーを得る別の方法を使用する必要がありますか？

Answer 1

学習曲線は、bias-variance-trade-offについて学ぶためのツールです。あなたのランダムフォレストモデルの訓練得点は1に非常に近いので、あなたのランダムフォレストモードは基本的な機能を学ぶことができます。基礎となる関数の方が非線形で複雑な場合は、より多くのフィーチャを追加する必要があります。次の図を参照してくださいexample、図学習曲線。

2つの機能から始め、ランダムフォレストモデルをトレーニングします。次に、すべての機能を使用し、モデルのランダムフォレストをトレーニングします。 同様のグラフが表示されます。