我有以下内容：
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, criterion='entropy', random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
由此，我得到：
由于我们未设置max_depth，因此似乎树已过度拟合训练数据。
我的问题是：这对培训数据有什么启示？它具有合理的准确性是否意味着测试数据与训练数据非常相似，这是我们获得如此准确性的唯一原因吗？
答案 0 :(得分：0)
由于未指定树的max_depth，因此它会一直增长，直到您拥有所有纯节点为止。因此，过拟合和校正/期望在训练集上具有100％（如果节点的样本的min_number不太大，则为较高）是很自然的。 这个事实对训练集并不十分有见识。
您在测试集上具有“非常好的”准确性的事实确实可以指出训练/测试集的分布相似（如果从同一现象中得出，则期望一点）并且该树具有一定程度的泛化性。
作为一般规则，我会说从单个结果和训练集过度拟合中得出结论是错误的。另外，考虑到0.69精度，“好”精度与当前的问题有关。在许多应用中，训练集和测试集之间30％的差异可能是巨大的差距。
为了更好地了解您的问题并获得更可靠的结果，最好使用交叉验证方法和随机森林。