Kaggle、Python机器学习教程（五）：过拟合和欠拟合

在这一步结束时，您将了解欠拟合和过度拟合的概念，并且您将能够应用这些想法使您的模型更准确。

尝试不同的模型

既然您有一种可靠的方法来测量模型精度，那么您可以尝试使用其他模型，并查看哪种模型可以提供最佳预测。但是你应该怎样选择模型？

您可以在scikit-learn的文档中看到决策树模型有很多选项（比您长期想要或需要的更多）。最重要的选项决定了树的深度。回想一下这个微课程的第一课，树的深度是衡量它在进行预测之前分裂的数量。这是一棵相对较浅的树

在实践中，树在顶层（所有房屋）和叶子之间有10个分裂并不罕见。随着树木越来越深，数据集被切成了更少房屋的树叶。如果树只有1个分割，则将数据分为2组。如果每组再次拆分，我们将获得4组房屋。再次拆分每个将创建8个组。如果我们通过在每个级别添加更多分组来保持组的数量翻倍，那么当我们到达第10级时，我们将拥有210组房屋。这是1024片叶子。

当我们将房屋分成许多树叶时，每片叶子中的房屋数量也会减少。拥有极少数房屋的树叶将做出与房屋实际值非常接近的预测，但它们可能会对新数据做出非常不可靠的预测（因为每个预测仅基于少数房屋）。

这是一种称为过度拟合的现象，其中模型几乎完美地匹配训练数据，但在验证和其他新数据方面表现不佳。另一方面，如果我们使树很浅，它不会将房屋分成非常不同的组。

在极端情况下，如果一棵树将房屋分成2或4，每个房屋仍然有各种各样的房屋。对于大多数房屋来说，结果预测可能相差甚远，即使在训练数据中也是如此（由于同样的原因，验证也会很糟糕）。当模型无法捕获数据中的重要区别和模式时，即使在训练数据中它也表现不佳，这称为欠拟合。

由于我们关注新数据的准确性，我们根据验证数据估计，我们希望找到欠拟合和过度拟合之间的最佳点。在视觉上，我们想要（红色）验证曲线的低点

举例

有一些控制树深度的替代方案，并且许多允许通过树的一些路线具有比其他路线更大的深度。 但是max_leaf_nodes参数提供了一种非常合理的方法来控制过度拟合与欠拟合。 我们允许模型生成的叶子越多，我们从上图中的欠拟合区域移动到过度拟合区域。

我们可以使用效用函数来帮助比较max_leaf_nodes的不同值的MAE分数：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

def get_mae(max_leaf_nodes, train_X, val_X, train_y, val_y):
    model = DecisionTreeRegressor(max_leaf_nodes=max_leaf_nodes, random_state=0)
    model.fit(train_X, train_y)
    preds_val = model.predict(val_X)
    mae = mean_absolute_error(val_y, preds_val)
    return(mae)

使用您已经看过的代码（以及您已经编写过的代码）将数据加载到train_X，val_X，train_y和val_y中。

# Data Loading Code Runs At This Point
import pandas as pd
    
# Load data
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path) 
# Filter rows with missing values
filtered_melbourne_data = melbourne_data.dropna(axis=0)
# Choose target and features
y = filtered_melbourne_data.Price
melbourne_features = ['Rooms', 'Bathroom', 'Landsize', 'BuildingArea', 
                        'YearBuilt', 'Lattitude', 'Longtitude']
X = filtered_melbourne_data[melbourne_features]

from sklearn.model_selection import train_test_split

# split data into training and validation data, for both features and target
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y,random_state = 0)

我们可以使用for循环来比较使用max_leaf_nodes的不同值构建的模型的准确性。

# compare MAE with differing values of max_leaf_nodes
for max_leaf_nodes in [5, 50, 500, 5000]:
    my_mae = get_mae(max_leaf_nodes, train_X, val_X, train_y, val_y)
    print("Max leaf nodes: %d  \t\t Mean Absolute Error:  %d" %(max_leaf_nodes, my_mae))

输出：

Max leaf nodes: 5           Mean Absolute Error:  347380
Max leaf nodes: 50           Mean Absolute Error:  258171
Max leaf nodes: 500           Mean Absolute Error:  243495
Max leaf nodes: 5000           Mean Absolute Error:  254983

列出的选项中，500是叶的最佳数量

结论

模型可能会受到以下任何一种情况：

过拟合：捕获将来不会再发生的虚假模式，导致预测不太准确
欠拟合：未能捕获相关模式，再次导致预测不准确。
我们使用未在模型训练中使用的验证数据来测量候选模型的准确性。 这让我们尝试了许多候选模型并保持最佳模型。