随机森林回归预测新数据效果差

我用随机森林做回归预测，为什么train_test_split这样划分的训练集训练模型，测试集测试模型效果特别好，我自己的数据我用前1万条训练后2000条测试效果很差，求指教

img

img

img

数据分布不均匀：如果训练集和测试集的数据分布不均匀，可能导致在测试集上的效果比训练集好。确保数据在划分时是随机的，同时也可以尝试进行分层抽样，以确保训练集和测试集的数据分布相似。

过拟合：在一些情况下，模型可能在训练集上表现很好，但在新数据上表现较差。这种现象称为过拟合。为了避免过拟合，可以尝试以下方法：

增加训练数据量，以更好地代表整体数据分布。
减少模型的复杂度，可以调整模型的参数或使用正则化技术。
使用交叉验证来更好地评估模型的性能。
数据预处理问题：确保在划分数据集之前进行适当的数据预处理，如标准化、归一化等。不同的数据预处理方式可能会影响模型的性能。

【相关推荐】




如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

引用chatgpt内容作答：
1、数据分布和预处理的一致性：

确保在预测阶段对new_X应用与训练阶段相同的预处理步骤。
在划分训练集和测试集之前，进行数据探索，确保两者的数据分布相似。你可以通过可视化和描述性统计来检查数据的分布情况。
2、样本量：

尽量确保测试集和训练集的大小差距不要太大，以避免模型在测试集上过拟合。可以考虑调整test_size参数，使测试集的样本数量更多。
3、超参数调整：

尝试不同的超参数组合，使用交叉验证来选择最佳的配置。你可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来进行超参数搜索。
4、随机性：

尝试使用不同的随机种子，看看是否会对模型的性能产生影响。
5、特征工程：

确保你的特征工程方法对问题合适。如果可能，可以尝试不同的特征工程方法，例如特征缩放、特征选择等。
以下是代码的一些修改示例：

import pandas as pd
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('./训练数据集.xlsx')

# 分离特征和标签
X = df.drop('PORT', axis=1)[:-2245]
new_X = df.drop('PORT', axis=1)[-2245:]
y = df['PORT'][:-2245]
new_y = df['PORT'][-2245:]

# 数据预处理（确保在预测阶段应用相同的处理）
# ...

# 划分数据集并进行训练
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
rf_model = RandomForestRegressor(random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = rf_model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("True Values")
plt.ylabel("Predicted Values")
plt.show()

# 对新数据进行预测
new_pred = rf_model.predict(new_X)
new_mse = mean_squared_error(new_y, new_pred)
print("New Data Mean Squared Error:", new_mse)

# 可视化新数据预测结果
plt.scatter(new_y, new_pred)
plt.xlabel("True Values (New Data)")
plt.ylabel("Predicted Values (New Data)")
plt.show()

上述代码示例只是对你原有代码的部分修改，具体的修改可能需要根据你的数据和问题进行调整。另外，建议在每个修改步骤后进行实验和比较，以便更好地了解每个修改的效果。

你的数据是不是相似度太高了？模型会受到特征值大的干扰，建议先归一化后再训练试试

可能是因为数据分布不一致,训练集和测试集之间的数据分布差异较大，导致模型在测试集上表现不佳。

过拟合了

随机森林回归算法讲解_随机森林回归预测_三亚天涯龙之主信息科技工作室的博客-CSDN博客 随机森林回归作为一种强大的机器学习方法，具有较高的预测准确性、鲁棒性和适应性，广泛应用于各种领域，如金融、医疗、电商、推荐系统等。在本教程中，我们介绍了随机森林回归的基本原理、步骤和优缺点，并通过Python的Scikit-learn库进行了实际的示例演示。在使用随机森林回归时，需要注意选择合适的超参数、进行特征工程、合理评估模型性能，并进行模型的调优。同时，也应该了解随机森林回归的局限性，对于不适合使用随机森林回归的数据类型和场景，应该选择其他合适的方法。_随机森林回归预测 https://blog.csdn.net/godnightshao/article/details/130036327

基于随机森林算法的数据回归预测及Matlab实现
可以看看

基于随机森林算法的数据回归预测及Matlab实现_随机森林回归预测_code_welike的博客-CSDN博客 在本例中，我们使用了一个关于房价的数据集，其中包含了13个特征，如房屋面积、卧室数量、房龄等等。TreeBagger函数则是随机森林算法在Matlab中的实现，第一个参数为决策树的数量，X_train和y_train分别代表训练集的特征和标签。接下来，我们可以使用训练好的随机森林模型对测试集进行预测，并计算出各种评价指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和R2值等等。最后，我们也可以可视化地展示随机森林模型的训练过程和结果，例如每个特征的重要性、每个决策树的误差、预测结果与真实值的对比等等。_随机森林回归预测 https://blog.csdn.net/code_welike/article/details/131496693

https://download.csdn.net/blog/column/12233288/131844373

训练集和测试集的划分应该是一个随机过程，这样才能保证两个集合的样本分布是相似的，从而得到更准确的模型评估结果。
检查下你的数据集是否存在缺失值、异常值、重复值等问题。
或者建议对模型进行调参，选择合适的参数组合。

随机森林回归应用中遇到的问题_厚德载物lyh的博客-CSDN博客 随机森林算法的应用本人在做kaggle的house prices题目时用到了随机森林回归的算法，遇到了一些问题，现在记录下来。随机森立对于线性相关的特征是否有影响？特征简化后效果会变好，为什么？随机森林算法原理见http://www.zilhua.com/629.html。一、线性相关性 随机森林对多元共线性不敏感，结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健，可以很好地预测多达几千个解释变量的作 https://blog.csdn.net/u010462995/article/details/70312702/?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97%E5%9B%9E%E5%BD%92%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%96%B0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%95%88%E6%9E%9C%E5%B7%AE&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-70312702.142^v93^chatsearchT3_2&spm=1018.2226.3001.4187

https://blog.csdn.net/Kyrie_Irving/article/details/89674168

来自chatGPT：

随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，在回归预测中广泛应用。train_test_split函数可以将数据集划分为训练集和测试集，以评估模型的性能。

在数据集划分时，通常会将一定比例的样本分配给训练集和测试集。然而，如果你的数据有特殊的分布或特征，就可能导致训练集和测试集的表现存在差异。

对于你的情况，使用前1万条数据进行训练，后2000条数据进行测试，并且测试集效果很差的原因可能如下：

1、数据分布不一致：训练集和测试集的数据分布存在差异，导致模型在测试集上的表现不佳。这可能是由于你的数据在时间上存在趋势或其他特征变化，从而造成了训练集和测试集的不一致。

2、数据缺失：测试集中的数据可能包含了训练集中没有涵盖到的特殊情况或异常情况，导致模型在测试集上的表现不佳。

3、模型过拟合：你的模型对训练集过度拟合，从而在测试集上的表现较差。这可能是由于你的模型过于复杂，或者训练集中存在噪声或异常样本导致的。

针对以上情况，你可以尝试以下方法来改善模型的性能：
1、增加训练集和测试集的样本数目，以提高数据的代表性和泛化能力。

2、对数据进行更详细的分析，确保训练集和测试集的数据分布一致，尽量包含各种场景和特征。

3、进一步优化模型的超参数，例如树的数量、深度等，以降低过拟合的风险。

4、使用交叉验证等技术，对模型进行更全面的评估，以减少对特定数据分布的依赖。

希望以上建议对你有所帮助！