回归树表现不佳答案

【问题标题】：Regression tree does not perform well回归树表现不佳
【发布时间】：2020-09-07 09:11:07
【问题描述】：

我的目标是像房价一样的持续价值。我正在训练一个回归树。我在 Python 的 scklearn 中使用 Gradientboostregressor。

我的目标值（房价）呈 L 形分布：高端的房价比低端的价格高 10 倍。我的回归树模型低估了高值，高估了低值。

我可以做些什么来改进模型预测？我尝试建模日志（价格），然后建模 exp（预测），但效果不佳。

非常感谢。

【问题讨论】：

我不认为房价是一个连续值。您是否对数据进行了规范化？
您的训练和测试数据是如何分离的？您的训练数据是否包含价格在整个房价范围内分布良好的房屋？如果没有关于特定任务的更多信息，很难准确地说出什么失败了。很可能，您还可以使用一些预处理技巧来获得更好的结果。一个例子是您可以尝试首先使用决策（分类）树来分割低价房屋和高价房屋，然后为每个人训练回归树。同样，需要更多信息来提供有意义的反馈。
房价是连续的，因为它们来自所有实数的集合（在一些合理的范围内）。
@DerekG，谢谢，将尝试细分低/高收入。我认为它应该有帮助

【解决方案1】：

你可以尝试几件事：

1) 是否有可以捕获高价的功能？诸如纬度/经度、平方英尺等。

2) 你的测试集有多大？是否代表验证集？

此外，还有许多帖子分析了美国数据上的这个确切问题。例如，来自 kaggle 的这篇文章介绍了一些可以使用的有用功能： https://www.kaggle.com/erick5/predicting-house-prices-with-machine-learning

【讨论】：

谢谢，我正在研究 Kaggle 示例，他们使用偏斜的数据（不像我的偏斜），但是为什么——我们将所有偏斜的数据修复为更正常，以便我们的模型预测时会更准确。传统的stat模型需要让target正常，为什么ML也需要修复呢？
你是对的。这取决于您训练的模型类型。这对于逻辑回归很重要，但对于您在此处使用的树来说，它并不那么重要 - 只要轴上的点顺序相同，树就会在没有归一化的情况下找到相似的分割。

【解决方案2】：

单个决策树通常不能很好地工作。当然，您可以尝试优化树。但我认为如果你想使用树木，最好改为随机森林或梯度提升。

【讨论】：