如何使用交叉验证检测过拟合：差异阈值应该是多少？

Question

在建立分类模型后，我通过准确率、精确度和召回率对其进行了评估。为了检查过度拟合，我使用了 K 折交叉验证。我知道，如果我的模型分数与我的交叉验证分数相差很大，那么我的模型就过拟合了。但是，我坚持如何定义阈值。就像分数的差异实际上会推断出模型过度拟合。例如，这里有 3 个拆分（3 Fold CV，shuffle= True，random_state= 42）以及它们在 Logistic 回归模型上的各自得分：

Split Number  1
Accuracy= 0.9454545454545454
Precision= 0.94375
Recall= 1.0

Split Number  2
Accuracy= 0.9757575757575757
Precision= 0.9753086419753086
Recall= 1.0

Split Number  3
Accuracy= 0.9695121951219512
Precision= 0.9691358024691358
Recall= 1.0  

直接训练没有 CV 的 Logistic Regression 模型：

Accuracy= 0.9530201342281879
Precision= 0.952054794520548
Recall= 1.0

那么我如何决定我的分数需要变化多少才能推断出过度拟合的情况？

Answer 1

我假设您使用的是Cross-validation：

这将拆分您的训练和测试数据。

现在你可能已经实现了类似的东西：

from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.metrics import recall_score
scoring = ['precision_macro', 'recall_macro']
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)
scores = cross_validate(clf, iris.data, iris.target, scoring=scoring,cv=5)

所以现在您只计算测试分数，这在所有 3 种情况下都非常好。

第一个选项是：

return_train_score 默认设置为 False 以节省计算 时间。要评估训练集的分数，您还需要 设置为真

您还可以在此处查看折叠的训练分数。如果您会看到训练集的准确度为 1.0，那么这就是过度拟合。

另一个选项是： 进行更多拆分。那么你可以确定算法没有过拟合，如果每个测试分数都具有很高的准确率，那么你做得很好。

您是否添加了基线？我会假设它是二元分类，并且我感觉数据集高度不平衡，因此 0.96 的准确度通常可能不是那么好，因为您的虚拟分类（始终为一类）将具有 0.95 的准确度。