Öğrenme eğrileri için SciKit Random Forest's oob_decision_function_ nasıl kullanılır?

Question

Birisi python SciKit Rasgele Orman Sınıflandırıcısı için oob_decision_function_ özniteliğinin nasıl kullanılacağını açıklayabilir mi? Aşırı çalışma ve diğer problemleri tanımlamak için farklı eğitim seti boyutlarına karşı eğitim ve doğrulama hatalarını karşılaştırarak öğrenme eğrilerini çizmek için kullanmak istiyorum. Bunun nasıl yapılacağı hakkında herhangi bir bilgi bulamıyor.

Answer 1

Model değerlendirme alanlarındaki scoring parametrelerinden herhangi birine özel bir puanlama işlevi girebilirsiniz, classifier, X, y_true -> score numaralı imzanın olması gerekir.

davanızı için farklı eğitim seti boyutları karşı 3 kat çapraz valide oob puanları hesaplamak olacak

from sklearn.learning_curve import learning_curve 
learning_curve(r, X, y, cv=3, scoring=lambda c,x,y: c.oob_score_) 

Bu gibi bir şey kullanabilirsiniz. BTW Ben rastgele ormanlarla yakışırsınız gerektiğini düşünmüyorum, bu onların yararlarından biri.