GBM模型：为什么在H2O R中，网格搜索的验证精度会发生波动

Question

我在R中使用了H2O软件包，并且试图通过gbm模型来提高得分。我尝试使用训练和有效集进行网格搜索。 但是，完成后，两组之间的对数损失曲线非常不同。确实，我的火车布景过拟合，因此准确性高于我的有效布景

Here on H2O, my gbm's parameters :
ntrees = 100, 
max_depth = 3, 
learn_rate = 0.01, 
nfolds = 5,
seed = 1234

您能给我一些解决问题的方法吗？

Answer 1

有关在R中调整H2O GBM的帮助，我建议您查看以下调整指南：https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/product/tutorials/gbm/gbmTuning.Rmd。

有很多原因可能导致您使用的预测变量，工程功能，数据拆分方式以及模型调整方式出现过拟合。

如果没有看到您的特定数据集和运行的特定代码，很难为您提供过拟合问题的确切原因。