Кратко — возможные причины и конкретные шаги для диагностики и улучшения.
Причины (коротко)
- Переобучение: высокая ошибка на тесте при низкой на train ($\text{gap}={\text{score}}_{train}-{\text{score}}_{test}$ велика).
- Недообучение/слишком простой контроль регуляризации: модель нестабильна для малого набора.
- Утечка данных в кросс‑валидации (потому CV завышен): предобработка/фичи сделаны вне pipeline, таргет‑леак, дискрипторы, общие иденты.
- Смещение распределений (dataset shift): train/CV и тест из разных распределений (временные разбиения, стратификация).
- Малый объём и высокая дисперсия: статистическая нестабильность оценок; один малый тест‑сет даёт случайно низкий score.
- Небаланс классов или критическая редкая категория в тесте.
- Неправильная схема валидации: подбор гиперпараметров без вложенной CV (overfitting на валидацию).
- Шум в метках (label noise).
Диагностика — конкретные эксперименты (порядок и интерпретация)
1) Базовые метрики и сравнение:
- Вычислить ${\text{score}}_{train}$, ${\text{score}}_{cv}$ (например, cross_val_score с $k=5$) и ${\text{score}}_{test}$. Интерпретация:
- если ${\text{score}}_{train}\gg {\text{score}}_{cv}$ → переобучение;
- если ${\text{score}}_{cv}\gg {\text{score}}_{test}$ → возможна утечка в CV или смещение теста.
2) Повторная/стабильная валидация:
- Запустить RepeatedStratifiedKFold $k=5,\text{repeats}=10$ и посмотреть разброс score. Большая дисперсия → малый n / нестабильность.
3) Nested CV для честной оценки гиперпараметров:
- Выполнить nested CV (outer CV измеряет финальную генерализацию). Если nested << ваш прежний CV → вы переобучали на валидации.
4) Проверка утечки:
- Построить Pipeline(препроцессинг, модель) и применять cross_val_score на нём. Если результат упал — была утечка.
- Permutation test: sklearn.permutation_test_score для проверки, есть ли сигнал выше случайности.
5) Сравнение распределений train vs test:
- Для числовых фич — KS‑тест; для категорий — chi2/частотные сравнения. Значимые отличия → dataset shift.
6) Learning curve:
- Построить learning_curve, варьируя размер обучения $n$. Если качество растёт с $n$ — нужно больше данных; если плато на низком уровне — модель ограничена.
7) Validation curves по ключевым гиперпараметрам:
- Перебор для $\text{max\_depth},\text{min\_samples\_leaf},\text{max\_features},n\_estimators$.
8) OOB оценка (для RandomForest): включить $\text{oob\_score=True}$ и сравнить с CV/test — помогает диагностики переобучения.
9) Переменные влияния:
- Permutation importance и SHAP, чтобы увидеть подозрительно важные признаки (возможно, утечка).
10) Повторные случайные удержания:
- Многократные случайные train/test split и смотреть распределение test scores (bootstrap CI).
Конкретные корректировки и улучшения
A) Регуляризация RandomForest (уменьшает переобучение, особенно при малых данных)
- Уменьшить глубину: $\text{max\_depth}$ например в $\{3,5,10\}$.
- Увеличить минимальные образцы в листе: $\text{min\_samples\_leaf}$ в $\{1,2,5,10\}$.
- Увеличить $\text{min\_samples\_split}$.
- Ограничить $\text{max\_features}$ (например $\sqrt{p}$ → или меньше).
- Использовать $\text{max\_leaf\_nodes}$.
B) Стабильность / уменьшение дисперсии
- Увеличить $\text{n\_estimators}$ (например $\text{n\_estimators}=500$) — уменьшает variance.
- Bagging/ensembling разных сидами и усреднение моделей (k‑fold ensembling): тренировать модели на разных фолдах и усреднить предсказания.
- Stacking с простыми регуляризированными моделями (LogisticRegression с L2).
C) Для малого набора данных — упростить модель
- Линейные модели с регуляризацией (LogisticRegression с $C$ подбором), симплификация признаков, PCA/SelectKBest/RFE.
D) Data augmentation / resampling
- Для табличных данных: SMOTE/ADASYN для дисбаланса; синтетические наблюдения, шум в числовых фичах; генерация дополнительных взаимодействий фич.
- Аккуратно: синтетика может вводить утечку/перекос — контролировать по валидации.
E) Улучшение валидации
- Использовать StratifiedKFold для классификации; для временных данных — TimeSeriesSplit.
- Применять nested CV при тюнинге.
F) Проверка метрик и порогов
- Для несбалансированных классов оценивать не только accuracy, но и $\text{precision},\text{recall},F1,\text{ROC AUC},\text{balanced accuracy},\text{MCC}$.
- Пороговое сканирование (precision-recall tradeoff) если важнее конкретная метрика.
G) Предобработка и pipeline
- Всё препроцессирование (scaling, imputation, encoding) в sklearn.Pipeline чтобы избежать утечки.
H) Feature engineering / selection
- Удалить подозрительные фичи (идентификаторы, временные метки), выполнить recursive feature elimination или L1 регуляризацию.
I) Наконец — сбор дополнительных данных или разметка: самый надёжный путь при явном росте качества с $n$ (см. learning curve).
Примерный план действий (практическая последовательность)
1) Построить train/CV/test scores, learning_curve и validation_curve по ключевым HP.
2) Включить Pipeline + Stratified Repeated CV + nested CV, проверить, сохраняется ли разрыв.
3) Выполнить permutation_test_score и сравнить feature importance; проверить утечки.
4) Применить регуляризацию RF (ограничить depth, увеличить min_samples_leaf) и увеличить n_estimators.
5) Попробовать более простые модели и CV‑ансамблирование (stacking).
6) Если dataset shift — изменить схему разбиения (time split/stratify), или собрать доп. данные / скорректировать фичи.
7) Оценивать по более информативным метрикам и давать CI (bootstrap).
Короткие команды/идеи (sketch)
- Pipeline + CV: Pipeline([('imputer', ...), ('scaler', ...), ('rf', RandomForestClassifier())]); cross_val_score(pipeline, X, y, cv=StratifiedKFold(n_splits=$5$), scoring=...).
- Nested CV: GridSearchCV(estimator=pipeline, param_grid=..., cv=StratifiedKFold(n_splits=$5$)); cross_val_score(grid, X, y, cv=StratifiedKFold(n_splits=$5$)).
- OOB: RandomForestClassifier(n_estimators=$500$, oob_score=True, max_depth=$10$, min_samples_leaf=$3$).
Если нужно — могу предложить конкретный набор гиперпараметров для перебора и пример кода для каждого из диагностических тестов (learning_curve, permutation_test_score, nested CV).