为什么我无法使用随机森林找到最低平均绝对误差？

Question

我正在使用以下数据集进行 Kaggle 比赛：https : //www.kaggle.com/c/home-data-for-ml-course/download/train.csv根据该理论，通过增加随机森林模型中估计量的数量，平均绝对误差只会下降到某个数字（最佳点），进一步增加会导致过度拟合。通过绘制估计量的数量和平均绝对误差，我们应该得到这个红色图表，最低点标志着估计量的最佳数量。我尝试使用以下代码找到最佳估计器数量，但数据图显示 MAE 不断下降。我做错了什么？train_data = pd.read_csv('train.csv')y = train_data['SalePrice']#for simplicity dropping all columns with missing values and non-numerical valuesX = train_data.drop('SalePrice', axis=1).dropna(axis=1).select_dtypes(['number'])X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)mae_list = []for n_estimators in range(10, 800, 10):    rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=n_estimators, random_state=0, n_jobs=8)    rf_model.fit(X_train, y_train)    preds = rf_model.predict(X_test)    mae = mean_absolute_error(y_test, preds)    mae_list.append({'n_est': n_estimators, 'mae': mae})#plotting the resultsplt.plot([item['n_est'] for item in mae_list], [item['mae'] for item in mae_list])

Answer 1

你不一定做错了什么。

更仔细地观察您显示的理论曲线，您会注意到水平轴不包含应该发生这种最小值的实际树/迭代数量的最轻微指示。这是这种理论预测的一个相当普遍的特征——它们告诉你一些是预期的，但没有关于你应该期待它的确切位置（甚至粗略地）。

记住这一点，我可以从您的第二个图中得出的唯一结论是，在您尝试过的 ~ 800 棵树的特定范围内，您实际上仍处于预期最小值的“左侧”。

同样，没有理论预测在达到该最小值之前应该添加多少棵树（800 或 8,000 或...）。

为了在讨论中加入一些实证证据：在我自己的第一次 Kaggle 比赛中，我们不断添加树，直到我们达到约24,000棵树，然后我们的验证错误开始出现分歧（我们使用的是 GBM 而不是 RF，但基本原理是相同的） .