model.fit(X,y) 和 model.fit(train_X, train_y) 有什么区别

Question

当我学习 kaggle 微课程（机器学习）时，我学会了如何找到最佳叶子大小（通过找到最小 MAE）。但是，当我将最佳叶子尺寸放入最终模型时，我得到了不同的 MAE 值。例如，

def get_mae(max_leaf_nodes, train_X, val_X, train_y, val_y):
    model = DecisionTreeRegressor(max_leaf_nodes = max_leaf_nodes, random_state = 0)
    model.fit(train_X, train_y)
    preds_val = model.predict(val_X)
    mae = mean_absolute_error(preds_val, val_y)
    return mae

candidates_leaf_nodes = list(range(5, 500))
scores = {leaf_size: get_mae(leaf_size, train_X, val_X, train_y, val_y) for leaf_size in candidates_leaf_nodes}
best_leaf_size = min(scores, key = scores.get)
best_model = DecisionTreeRegressor(max_leaf_nodes = best_leaf_size, random_state = 0)
best_model.fit(X,y)
best_preds = best_model.predict(val_X)
best_mae = mean_absolute_error(best_preds, val_y)

print("best_leaf_size: {:,.0f}".format(best_leaf_size))
print("Validation MAE for best value of best_leaf_size: {:,.0f}".format(get_mae(best_leaf_size, train_X, val_X, train_y, val_y)))
print("Validation MAE for best value of best_leaf_size: {:,.0f}".format(best_mae))

结果显示

best_leaf_size：71

best_leaf_size 最佳值的验证 MAE：26,704

best_leaf_size 最佳值的验证 MAE：18,616

当我使用 .fit(train_X, train_y) 和 当我使用 .fit(X, y) 时，我得到了 18,616 个 MAE。

所以，我想知道为什么我得到两个不同的值，这意味着 .fit(train_X, train_y) 和 .fit(X, y) 之间有什么区别。

谢谢。

Answer 1

model.fit(X,y) 表示我们正在使用所有给定的数据集来训练模型，并且相同的数据集将用于评估模型，即我们的训练和测试数据集将相同，不会给出正确的结果。 因此，最好的办法是将数据集分为两部分，即训练数据和测试数据。 在这里，features(X) 和 values(y) 都会被分割。

X分为train_X、test_X和 y分为train_y和test_y

拆分基于随机数生成器。提供一个数值到 random_state 参数保证我们每次运行脚本时都得到相同的分割。

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, random_state = 0)

Answer 2

您正在用相同的参数拟合模型，但在两个不同的数据集上，一个在 train_X 上，另一个在 X 上。根据数据集的分布，您将获得不同的 MAE 分数。