У меня есть случайная модель леса для прогнозирования зачисления студентов.И заметьте это, когда возитесь с моей чувствительностью отсечки.Я заметил, что когда у меня 50% отсечки, моя модель имеет около 10% ошибок.Однако, когда я немного подкорректирую его до предела 55%, у моей модели примерно 30% ошибок.Значительно прыгать.Затем, когда я отрегулирую свою отсечку до 45%, я могу получить уровень ошибок 30%.Значит ли это, что моя модель очень неточная, нерешительная или что еще это может значить?Также, для справки, я считаю, что у меня уже есть наиболее оптимальный выбор объектов, и мне любопытно, что это значит, когда небольшие изменения в пределе при использовании прогнозов со случайным лесом имеют значительные изменения в процентной ошибке.
Спасибо!