评估scikit-learn中的估计器性能

Question

我使用scikit-learn 0.13.1参加Kaggle的比赛。我使用决策树分类器，并评估我的估算器，我遵循通过train_test_split分割训练数据的技术，或使用cross_val_score进行交叉验证。这两种技术都表明估算器的准确率约为90％。但是，当我在实际测试数据上使用估算器时，获得的准确度降低了约30％。让我们假设训练数据是测试数据的良好表示。

我还可以做些什么来评估估算器的准确性？

clf = tree.DecisionTreeClassifier( )
...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train, target, test_size=0.3, random_state=42)
...
clf.fit(X_train, y_train)
print "Accuracy: %0.2f " % clf.score(X_test, y_test)
...    
scores = cv.cross_val_score(clf, train, target, cv=15)
print "Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() / 2)

Answer 1

这可能意味着最终评估数据的分布与开发集之间存在显着差异。

测量决策树的过度拟合会很有趣：训练分数clf.score(X_train, y_train)与分数测试分数clf.score(X_test, y_test)之间有什么区别？

纯粹的决策树也应该被视为玩具分类器。它们具有非常差的泛化属性（并且可以过度配合）。对ExtraTreesClassifier的数字越来越多，你应该真正尝试n_estimators。如果数据集足够小，则从n_estimators=10开始，然后从50,100,500,1000开始。