Información - Machine Learning - # Random Forests, Overfitting

Random Forests and Overfitting: Understanding Behavior and Performance

Q: 어떻게 random forests의 깊게 성장한 트리가 새로운 데이터에서의 성능을 저하시킬 수 있는지 설명할 수 있나요?

Random forests에서 깊게 성장한 트리는 교육 데이터에 대해 매우 높은 c-통계량을 보일 수 있습니다. 이는 각 트리가 교육 데이터에 대해 거의 완벽하게 적합되어 있기 때문입니다. 그러나 이러한 깊게 성장한 트리는 교육 데이터의 각 사례에 대해 매우 지역적인 확률 피크를 학습하게 됩니다. 이는 교육 데이터의 각 사례가 해당 이벤트에 대한 확률 추정을 높게 할 가능성이 매우 높다는 것을 의미합니다. 하지만 새로운 데이터에서 이러한 지역적인 피크는 매우 지역적이며, 전반적인 모델의 식별 능력에 크게 영향을 미치지 않을 수 있습니다. 따라서 새로운 데이터에서의 성능 저하가 상대적으로 미미할 수 있습니다. 이는 교육 데이터에서의 높은 c-통계량이 새로운 데이터에서의 성능과는 상이할 수 있다는 것을 시사합니다. 따라서 random forests에서는 깊게 성장한 트리보다는 얕게 성장한 트리를 사용하는 것이 새로운 데이터에서 더 나은 성능을 보일 수 있다는 것을 암시합니다.

Q: 어떻게 random forests의 교육 데이터에서 높은 c-통계량과 테스트 데이터에서 낮은 c-통계량 사이의 관계는 어떻게 해석해야 하나요?

Random forests에서 교육 데이터에서 높은 c-통계량과 테스트 데이터에서 낮은 c-통계량 사이의 관계는 교육 데이터에서의 모델의 과적합을 나타낼 수 있습니다. 교육 데이터에서의 높은 c-통계량은 모델이 교육 데이터에 대해 매우 잘 맞는다는 것을 시사합니다. 그러나 이러한 과적합은 새로운 데이터에서의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 테스트 데이터에서의 낮은 c-통계량은 모델이 새로운 데이터에 대해 일반화되지 않았거나 적합하지 않다는 것을 나타냅니다. 이는 모델이 교육 데이터에 너무 맞춰져 있어 새로운 데이터에서의 성능이 떨어지는 것을 의미합니다. 따라서 모델의 성능을 평가할 때는 교육 데이터뿐만 아니라 테스트 데이터에서의 성능도 고려해야 합니다.

Q: Random forests의 확률 추정을 개선하기 위해 어떤 하이퍼파라미터 튜닝 전략이 가장 효과적일 수 있을까요?

Random forests의 확률 추정을 개선하기 위해 가장 효과적인 하이퍼파라미터 튜닝 전략은 min.node.size를 조정하는 것일 수 있습니다. min.node.size를 조정하면 깊게 성장한 트리를 방지하고 모델이 더 일반화되도록 할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에서 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 또한, Logloss나 Brier score와 같은 보정 지표를 사용하여 min.node.size를 튜닝하는 것이 확률 추정을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 지표는 모델의 확률 추정이 얼마나 잘 보정되었는지를 측정하므로, 이러한 지표를 사용하여 모델을 튜닝하면 보다 정확한 개별 위험을 얻을 수 있습니다. 따라서 random forests를 사용할 때는 min.node.size를 조정하고 보정 지표를 사용하여 모델을 튜닝하는 것이 중요합니다.

Conceptos Básicos

Random forests learn local probability peaks, yielding near-perfect training c-statistics, but modest discrimination loss on test data. Avoiding deeply grown trees may lead to better performance.

Resumen

Random forests are popular for clinical risk prediction modeling.
Visualizations show local probability peaks in training data.
Simulation study explores factors affecting model performance.
Training c-statistics are high, but discrimination loss modest on test data.
Calibration slopes indicate underfitting in training data.
Recommendations include growing shallow trees or tuning min.node.size for accurate risk estimation.

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Estadísticas

시뮬레이션 결과에서 중앙값 훈련 c-통계량은 대부분 1에 가까웠습니다.
중앙값 훈련 c-통계량은 4 이진 예측 변수가 있는 경우나 16 이진 예측 변수가 있는 경우에만 1에 가까웠습니다.
중앙값 훈련 c-통계량과 판별 손실 사이의 스피어만 상관 관계는 0.72였습니다.

Citas

"Random forests learn local probability peaks that often yield near perfect training c-statistics without strongly affecting c-statistics on test data."
"When the aim is probability estimation, the simulation results go against the common recommendation to use fully grown trees in random forest models."

Ideas clave extraídas de

Understanding random forests and overfitting

by Lasa... a las arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18612.pdf

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어떻게 random forests의 깊게 성장한 트리가 새로운 데이터에서의 성능을 저하시킬 수 있는지 설명할 수 있나요?

Random forests에서 깊게 성장한 트리는 교육 데이터에 대해 매우 높은 c-통계량을 보일 수 있습니다. 이는 각 트리가 교육 데이터에 대해 거의 완벽하게 적합되어 있기 때문입니다. 그러나 이러한 깊게 성장한 트리는 교육 데이터의 각 사례에 대해 매우 지역적인 확률 피크를 학습하게 됩니다. 이는 교육 데이터의 각 사례가 해당 이벤트에 대한 확률 추정을 높게 할 가능성이 매우 높다는 것을 의미합니다.
하지만 새로운 데이터에서 이러한 지역적인 피크는 매우 지역적이며, 전반적인 모델의 식별 능력에 크게 영향을 미치지 않을 수 있습니다. 따라서 새로운 데이터에서의 성능 저하가 상대적으로 미미할 수 있습니다. 이는 교육 데이터에서의 높은 c-통계량이 새로운 데이터에서의 성능과는 상이할 수 있다는 것을 시사합니다. 따라서 random forests에서는 깊게 성장한 트리보다는 얕게 성장한 트리를 사용하는 것이 새로운 데이터에서 더 나은 성능을 보일 수 있다는 것을 암시합니다.

어떻게 random forests의 교육 데이터에서 높은 c-통계량과 테스트 데이터에서 낮은 c-통계량 사이의 관계는 어떻게 해석해야 하나요?

Random forests에서 교육 데이터에서 높은 c-통계량과 테스트 데이터에서 낮은 c-통계량 사이의 관계는 교육 데이터에서의 모델의 과적합을 나타낼 수 있습니다. 교육 데이터에서의 높은 c-통계량은 모델이 교육 데이터에 대해 매우 잘 맞는다는 것을 시사합니다. 그러나 이러한 과적합은 새로운 데이터에서의 성능을 저하시킬 수 있습니다.
테스트 데이터에서의 낮은 c-통계량은 모델이 새로운 데이터에 대해 일반화되지 않았거나 적합하지 않다는 것을 나타냅니다. 이는 모델이 교육 데이터에 너무 맞춰져 있어 새로운 데이터에서의 성능이 떨어지는 것을 의미합니다. 따라서 모델의 성능을 평가할 때는 교육 데이터뿐만 아니라 테스트 데이터에서의 성능도 고려해야 합니다.

Random forests의 확률 추정을 개선하기 위해 어떤 하이퍼파라미터 튜닝 전략이 가장 효과적일 수 있을까요?

Random forests의 확률 추정을 개선하기 위해 가장 효과적인 하이퍼파라미터 튜닝 전략은 min.node.size를 조정하는 것일 수 있습니다. min.node.size를 조정하면 깊게 성장한 트리를 방지하고 모델이 더 일반화되도록 할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에서 더 나은 성능을 보일 수 있습니다.
또한, Logloss나 Brier score와 같은 보정 지표를 사용하여 min.node.size를 튜닝하는 것이 확률 추정을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 지표는 모델의 확률 추정이 얼마나 잘 보정되었는지를 측정하므로, 이러한 지표를 사용하여 모델을 튜닝하면 보다 정확한 개별 위험을 얻을 수 있습니다. 따라서 random forests를 사용할 때는 min.node.size를 조정하고 보정 지표를 사용하여 모델을 튜닝하는 것이 중요합니다.