第十六章：网友 (1 / 4)
        旁白：周启源的QQ是默认头像——企鹅。为此，他给人的印象总是停留在八十年代。虽然他明确标明了是99年出身，但许多人依旧不相信他是个刚满20岁的大男孩，至少在技术上是如此。QQ也是周启源的一个开源“基地”，他经常混迹在一个叫“AI机器学习”的群上。某一天，他发现有为网友“兔子啦”问了一个技术问题。

        场景：QQ群（群名：AI机器学习）

        兔子啦：“能不能请教下随机森林过拟合一般怎么处理，训练集R方0.8，测试集R方为负值。”

        余军（网名）：“减少叶子数，迭代次数，树个数等”

        （注：随机森林是多个决策树模型集成在一起的，决策树也是一种，能够根据输入，预测输出的机器学习模型。余军网友，说的是解决决策树，过拟合的方法。）

        [第二天]

        周启源（网名：显然）：“嗯，其实集成模型的过拟合，应该可以从集成模型、基模型的正则化来解决，比如集成模型的话，可以用Dropout正则化；基模型的话，就用决策树的剪枝处理呗，随机森林说到底是一种Bagging集成吧”

        兔子啦：“设置了树最大深度，特征随机比例是0.8，树的个数增加到500个，但是对于未来的数据还是没有预测能力。数据取了7到11月的数据，11月的数据做了检测集”

        周启源：“是不是是数据的问题了？你的数据是否是时序的呢？”

        兔子啦：“嗯”

        周启源：“随机森林是静态模型啊，用于时序数据，会很糟糕的”

        兔子啦：“那有什么办法呢？”

        周启源：“你考虑一些时序模型吧。比如：隐马尔可夫模型、条件随机场，或者LSTM神经网络”

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