ランダムフォレストのモデルを使用して外部データセットを予測する

Question

私はをpythonで使用して、ランダムフォレストを使用した5倍交差検証モデルからモデルを保存しました。結果として、私はMDL_1.pkl, MDL_2.pkl, MDL_3.pkl, MDL_4.pkl, MDL_5.pklとして保存された各データセットに対して5つのモデルを持っています。今私は、外部データセットの各行の最終予測が平均5つのモデルである場合に、predict_probaを使用して外部データセットの予測にこれらのモデルを使用したいと考えています。何が最善の方法を進めるのですか？ ご協力ありがとうございます

Answer 1

まず、相互検証の結果を保存しないでください。クロスバリデーションはであり、トレーニング方法は、評価方法はです。 という単一のモデルをデータセット全体に構築し、それを使って予測する必要があります。

何らかの理由でモデルを訓練できなくても、この5つの予測を平均化して使用することができます（ランダムなフォレスト自体は木々の平均的な集合体なので、戻って再訓練するとbetter結果。