R语言GBM模型过拟合问题解决方法

本文将讨论在R语言中使用gbm包构建梯度提升机（GBM）模型时，训练集R2很高但测试集R2很低，即过拟合现象的解决方法。

问题描述

假设我们使用以下代码构建GBM模型：

fit <- gbm.step(data = train,
           gbm.x = 2:24,
           gbm.y = 'ARG',
           family = 'gaussian',
           tree.complexity = 3,
           learning.rate = .01,
           bag.fraction = .9,
           n.folds = 10,
           plot.main = F)

residuals <- train$ARG - predict(fit, newdata = train)
RSS <- sum(residuals^2)
TSS <- sum((input$ARG - mean(input$ARG))^2)
(paste('R2 =', round(1 - (RSS / TSS), 4)))

residuals <- test$ARG - predict(fit, newdata = test)
RSS <- sum(residuals^2)
TSS <- sum((test$ARG - mean(test$ARG))^2)
(paste('R2 =', round(1 - (RSS / TSS), 4)))

如果训练集train预测得到的R2非常高，而测试集test预测得到的R2非常低，则可能是出现了过拟合现象。

解决方法

过拟合现象是指模型在训练集上表现非常好，但在测试集上表现不佳。解决这个问题的方法可以是对模型进行正则化或者调整模型参数。具体方法包括：

增加数据量： 通过增加数据量来减少过拟合现象。更多的训练数据可以帮助模型更好地泛化到新数据。
正则化： 通过增加正则化项来限制模型的复杂度，从而减少过拟合现象。常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化。
调整模型参数： 通过调整模型参数来改变模型的复杂度，从而减少过拟合现象。例如，可以通过调整学习率、树的深度等参数来达到这个目的。
使用集成方法： 使用集成方法来减少过拟合现象。例如，可以使用随机森林等集成方法来平均多个模型的结果，从而减少过拟合现象。

注意事项

在调整模型参数或者使用正则化方法时，需要进行交叉验证来选择最优的参数或者正则化项。交叉验证可以帮助我们评估模型在不同数据集上的泛化能力，从而选择最优的模型参数。

总结

过拟合是机器学习中常见的现象，可以通过增加数据量、正则化、调整模型参数和集成方法等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体情况选择最合适的解决方法。