Как узнать, является ли модель Overfit в случае случайного леса - PullRequest
0 голосов
/ 20 декабря 2018

Я следовал уроку по случайному лесу, как показано здесь ...

https://pythondata.com/forecasting-with-random-forests/

Последний вывод оператора составляет около 70%

r2_score(y_train[:, None], X_train_predict.reset_index().values)

Оценкана данных поезда достаточно хорошо.Но как насчет оценки тестовых данных?Это правильно?

r2_score(y_test, rgr.predict(X_test.to_frame()))
-0.08512482162571144

Если эта оценка верна, почему оценка по тесту такая низкая по сравнению с оценкой данных поезда?

...