我一直在浏览Andrew Ng的机器学习课程，刚刚完成学习曲线讲座 . 我为我创建的逻辑回归模型创建了一个学习曲线，看起来训练和CV得分收敛，这意味着我的模型可以从更多的功能中受益 . 我怎么能对像随机森林这样的东西进行类似的分析呢？当我为sklearn中的相同数据创建随机森林分类器的学习曲线时，我的训练分数非常接近1.我是否需要使用不同的方法来获得训练错误？
学习曲线是了解bias-variance-trade-off的工具 . 由于您的随机森林模型训练分数非常接近1，您的随机森林模式l能够学习基础功能 . 如果您的基础函数更加非线性，更复杂，则必须添加更多功能 . 请参阅以下example，图学习曲线 .
从2个功能开始，训练您的随机森林模型 . 然后使用您的所有功能并随机训练您的模型 . 你应该看到你的例子的类似图表 .
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学习曲线是了解bias-variance-trade-off的工具 . 由于您的随机森林模型训练分数非常接近1，您的随机森林模式l能够学习基础功能 . 如果您的基础函数更加非线性，更复杂，则必须添加更多功能 . 请参阅以下example，图学习曲线 .
从2个功能开始，训练您的随机森林模型 . 然后使用您的所有功能并随机训练您的模型 . 你应该看到你的例子的类似图表 .