分析模型过拟合情况的方法及R语言实现

数据探索

于 2023-08-11 16:39:57 发布

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本文介绍了如何使用R语言评估机器学习模型的过拟合问题。通过计算训练集和测试集预测结果的差值，以及绘制直方图，分析模型在训练和测试数据上的表现，帮助理解模型的泛化能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

分析模型过拟合情况的方法及R语言实现

过拟合是指机器学习模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差的现象。为了评估模型的过拟合情况，一种常用的方法是计算训练集和测试集的预测结果之间的差值。

以下是使用R语言进行分析的示例代码：

# 导入所需的库
library(caret)

# 读取数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)  # 设置随机数种子，保证每次运行结果一致
trainIndex <- createDataPartition(data$target, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

# 训练模型
model <- train(target ~ ., data = trainData, method = "rf")

# 在训练集上进行预测
trainPredict <- predict(model, newdata = trainData)

# 在测试集上进行预测
testPredict <- predict(model, newdata = testData)

# 计算预测结果的差值
trainDiff <- abs(trainPredict - trainData$target)
testDiff <- abs(testPredi

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