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怎么判断随机森林是不是过拟合？

1. 训练集误差和测试集误差对比Ru果训练集误差hen细小但测试集误差hen巨大，说明模型过拟合。
2. 学曲线学曲线展示了不同数据集巨大细小的训练误差和测试误差。Ru果训练误差hen细小但测试误差hen巨大，同样说明模型过拟合。
3. 交叉验证用交叉验证来评估模型的泛化Neng力。Ru果交叉验证的误差hen巨大，兴许说明模型过拟合。

怎么避免随机森林过拟合？

1. 集成学通过构建优良几个决策树并取其平均或许多数投票来少许些单个树过拟合的关系到。
2. 随机特征选择在创建每棵树时 只选取一有些随机特征，许多些模型的许多样性，少许些过拟合的兴许性。
3. 参数调整
   • 决策树数量少许些决策树的数量Neng少许些模型麻烦度，少许些过拟合。
   • Zui巨大深厚度管束决策树的Zui巨大深厚度Neng别让模型学到训练数据中的噪声。
   • Zui细小叶子节点数许多些Zui细小叶子节点数Neng别让模型在训练数据上过分拟合。
   • 分裂时考虑的Zui细小样本数许多些分裂时考虑的Zui细小样本数Neng许多些模型的泛化Neng力。
4. 交叉验证用交叉验证来选择Zui佳参数组合，从而避免过拟合。
5. 特征关键性通过琢磨特征关键性， Neng识别并去除对预测后来啊关系到不巨大的特征，少许些模型的麻烦度。

python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.modelselection import traintestsplit, learningcurve, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit

rf = RandomForestClassifier rf.fit

trainacc = accuracyscore) testacc = accuracyscore)

trainsizes, trainscores, testscores = learningcurve

paramgrid = {'nestimators': , 'maxdepth': , 'minsamplesleaf': } gridsearch = GridSearchCV gridsearch.fit bestrf = gridsearch.bestestimator_

和避免随机森林模型的过拟合问题。