私はなげなわ回帰に取り組んでいます。データセットには 155 行と 6 つの入力列があるため、最後のモデル (デシジョン ツリー reg、SVR、rfr ..) にはオーバーフィッティングの問題があります。k 分割交差検証を使用してなげなわ回帰を試したところ、以下の結果が得られました。
トレーニングとテストの MSE 値に従って評価する場合、投げ縄モデルを十分に評価できますか?
alpha: 0.001 mean(train_error): 0.0207 mean(val_error): 0.0225
alpha: 0.01 mean(train_error): 0.0219 mean(val_error): 0.023
alpha: 0.1 mean(train_error): 0.0337 mean(val_error): 0.0345
alpha: 1 mean(train_error): 0.0337 mean(val_error): 0.0345
alpha: 10 mean(train_error): 0.0337 mean(val_error): 0.0345