有啊,就是 oob_score wfmlover 发表于 2023-01-11 18:58
Fit完就有了啊 bunnyshe 发表于 2023-01-11 19:05
请问是哪个变量呢? gooog 发表于 2023-01-11 21:55
噢噢我以为你是说模型的性能。我的意思是是fit完模型就建立了,所有的模型parameters都知道了,这是learning 里最难最耗时的部分。predict 本身是个trivial step,所以把training set 的结果存下来非常不efficient bunnyshe 发表于 2023-01-11 22:22
回复 1楼gooog的帖子 模型是一个平滑的function,参数是有限的, 数据是离散的,数据量可以是无限的,不可能保存在参数里。 kats 发表于 2023-01-11 22:10
也就是没有保存下来。 那为何要把oob的结果保存下来呢? gooog 发表于 2023-01-11 22:26
####训练集的性能 y_pred_train = forest.predict(X_train)
请问不用这个predict函数,能得到训练集的性能吗?
有就是说经过模型训练后,其训练集的性能是不是已经保存在forest的哪个成员变量里了。所以不需要重新predict。
谢谢!
请问有和用predict得出一样的吗? 这个oob_score和predict得出的不一样。
请问是哪个变量呢?
模型是一个平滑的function,参数是有限的, 数据是离散的,数据量可以是无限的,不可能保存在参数里。
噢噢我以为你是说模型的性能。我的意思是是fit完模型就建立了,所有的模型parameters都知道了,这是learning 里最难最耗时的部分。predict 本身是个trivial step,所以把training set 的结果存下来非常不efficient
也就是没有保存下来。
那为何要把oob的结果保存下来呢?
可能。因为训练集是唯一的。 性能也是唯一的。 保存下来可以省去将来predict。
svm就保存下来了。
一个简单的score存下来了不代表所有的training results都要存啊,你的问题不是针对所有性能的吗?而且你这个问题的目的是啥?你为啥想skip predict?