解决方案！

Question

我们在Azure ML Studio平台（初始的拖放系统）之上的Azure中运行了一些ML模型。过去一年来一切都很好，但是我们需要继续前进，以便可以更好地扩展。因此，我正在使用scikit-learn在Python中重写它们，并在Jupyter笔记本中对其进行测试。

好消息/坏消息是，我们要训练的数据非常小（数据库中有数百条记录）。这是非常不完美的数据，无法做出非常不完美的回归预测，因此可能会出现错误。很好。对于这个问题，这很好。因为问题在于，当我测试这些模型时，预测太完美了。我不明白自己在做什么错，但显然我在做某事错了。

（在我看来）显而易见的事情是，我正在训练测试数据，或者通过相关性发现了明显/完美的因果关系。我对train_test_split的使用告诉我，我没有在测试数据上进行训练，并且我保证第二个错误是因为该空间的混乱程度（我们大约在15年前开始对此数据进行手动线性回归，并且仍然维护Excel电子表格，以便能够在一瞬间进行手动操作，即使它的准确度远低于我们的Azure ML Studio模型也是如此。

让我们看一下代码。这是我的Jupyter笔记本的相关部分（很抱歉，如果有更好的格式化方法）：

X = myData
y = myData.ValueToPredict
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, 
    y, 
    train_size = 0.75,
    test_size = 0.25)
print("X_train: ", X_train.shape)
print("y_train: ", y_train.shape)
print("X_test:  ", X_test.shape)
print("y_test:  ", y_test.shape)

X_train：（300，17）

y_train：（300，）

X_test：（101，17）

y_test：（101，）

ESTIMATORS = {
    "Extra Trees": ExtraTreesRegressor(criterion = "mse",
                                       n_estimators=10,
                                       max_features=16,
                                       random_state=42),
    "Decision Tree": DecisionTreeRegressor(criterion = "mse",
                                  splitter = "best",
                                       random_state=42),
    "Random Forest": RandomForestRegressor(criterion = "mse",
                                       random_state=42),
    "Linear regression": LinearRegression(),
    "Ridge": RidgeCV(),
}

y_test_predict = dict()
y_test_rmse = dict()
for name, estimator in ESTIMATORS.items():
    estimator.fit(X_train, y_train)
    y_test_predict[name] = estimator.predict(X_test)
    y_test_rmse[name] = np.sqrt(np.mean((y_test - y_test_predict[name]) ** 2)) # I think this might be wrong but isn't the source of my problem
for name, error in y_test_rmse.items():
    print(name + " RMSE: " + str(error))

额外树的RMSE：0.3843540838630157

决策树RMSE：0.32838969545222946

Random Forest RMSE：0.4304701784728594

线性回归RMSE：7.971345895791494e-15

Ridge RMSE：0.0001390197344951183

y_test_score = dict()
for name, estimator in ESTIMATORS.items():
    estimator.fit(X_train, y_train)
    y_test_predict[name] = estimator.predict(X_test)
    y_test_score[name] = estimator.score(X_test, y_test)
for name, error in y_test_score.items():
    print(name + " Score: " + str(error))

额外树木得分：0.9990166492769291

决策树评分：0.9999282165241745

随机森林得分：0.998766521504593

线性回归得分：1.0

里奇得分：0.9999999998713534

我认为也许我在错误度量标准上做错了，所以我只是看了简单的分数（这就是为什么我将两者都包括在内）的原因。但是，两者都表明，这些预测太好了，无法成立。请记住，输入量很小（总共约400项？）。而且，所运行的数据本质上是根据天气模式来预测商品消费，而天气模式一开始是一个杂乱的空间，因此应该存在很多错误。

我在这里做什么错了？

（此外，如果我可以更好地提出这个问题或提供更多有用的信息，我将不胜感激！）

这是数据的热图。我指出了我们所预测的价值。

我还绘制了一些更重要的输入与我们预测的值（用另一个维度进行颜色编码）：

这是第2栏，如评论所问

解决方案！

如@jwil所指出的那样，我没有将ValueToPredict列从我的X变量中拉出来。解决方案是添加一条线以删除该列：

X = myData
y = myData.ValueToPredict
X = X.drop("ValueToPredict", 1) # <--- ONE-LINE FIX!
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, 
    y, 
    train_size = 0.75,
    test_size = 0.25)

有了这个选项，我的错误和分数会比我期望的还要多：

额外的树RMSE：1.6170428819849574

决策树RMSE：1.990459810552763

Random Forest RMSE：1.699801032532343

线性回归RMSE：2.5265108241534397

Ridge RMSE：2.528721533965162

额外树木得分：0.9825944193611161

决策树得分：0.9736274412836977

随机森林得分：0.9807672396970707

线性回归得分：0.9575098985510281

里奇得分：0.9574355079097321

Answer 1

您是对的；我强烈怀疑您的X数据中有一个或多个功能与Y数据几乎完全相关。通常这很不好，因为这些变量不能解释Y，而是由Y解释或与Y共同确定。要解决此问题，请考虑对X执行Y的线性回归，然后使用简单的p值或AIC / BIC确定哪个X变量最不相关。删除这些并重复该过程，直到您的R ^ 2开始严重下降（尽管每次都会下降一点）。其余变量将与预测最相关，希望您能够从该子集中确定哪些变量与Y紧密相关。

scikit-learn回归预测结果太好了。我搞砸了什么？

解决方案！

1 个答案: