План (пошагово) для улучшения обобщающей способности и объяснимости модели Random Forest в задаче регрессии с небольшим числом признаков.
1) Диагностика и базовые проверки
- Постройте learning curves (ошибка на тренировке и CV по размеру выборки), и residual plot; ищите большой разрыв train vs CV → overfit.
- Проверки данных: пропуски, выбросы, дубликаты, leakage, мультиколлинеарность (VIF).
- Метрики для диагностики: кросс-валидационная RMSE/MAE и $R^2$, а также разность (gap) между train и CV: $\Delta =\text{train\_RMSE}-\text{cv\_RMSE}$.
2) Простые модели как baseline и контроль
- Обучите простые модели: линейная регрессия, Ridge, Lasso, ElasticNet, одиночное дерево (с ограничением глубины), GAM (если имеются нелинейные связи).
- Проводите сравнение с RF по CV; если простая модель дает близкий результат — отдать предпочтение ей для объяснимости.
- CV: используйте $k$-fold с $k=5$ или $k=10$ (или time-series CV, если данные временные).
3) Правильный CV и выбор гиперпараметров
- Используйте nested CV для честной оценки (внешний цикл для оценки, внутренний для тюнинга).
- Рекомендуемые настройки: внешний $k=5$, внутренний $k=3$–$5$.
- Метрика оптимизации при тюнинге: CV RMSE или MAE (в зависимости от бизнеса).
4) Регуляризация Random Forest (параметры для уменьшения переобучения)
- Ограничьте сложность деревьев:
- $max\_depth$ малые значения, например $max\_depth\in \{3,5,8,15,\text{None}\}$.
- $min\_samples\_leaf\in \{1,2,5,10\}$.
- $min\_samples\_split\in \{2,5,10\}$.
- Ограничьте число признаков при каждом сплите: $max\_features$ (например $\sqrt{p}$ или $p/3$).
- Используйте бутстрэппинг и увеличьте $n\_estimators$ до стабильности (например $n\_estimators\in [100,1000]$).
- Рассмотрите уменьшение глубины и увеличение $min\_samples\_leaf$ как первичный способ регуляризации.
5) Feature selection и feature engineering
- Feature selection:
- Фильтры: корреляция с таргетом, mutual information.
- Встроенные: permutation importance, mean decrease impurity (с осторожностью), Boruta.
- Wrapper: recursive feature elimination (RFE) с CV.
- Цель: оставить минимальный набор признаков, поддерживающий качество.
- Feature engineering:
- Лог/Box–Cox для асимметричных признаков.
- Категориальные признаки: target-encoding с регуляризацией (с CV).
- Добавление только значимых взаимодействий/полиномов (контролируйте увеличение размерности).
- Нормализация/стандартизация нужна для линейных моделей, не обязательна для деревьев.
- Оценивайте стабильность отобранных признаков по фолдам.
6) Альтернативы и компромиссы (интерпретируемость vs качество)
- GAM/Explainable Boosting Machine (EBM) — хорошая компромиссная модель.
- Простой pruned decision tree или линейная модель если качество близко.
- Суррогатные модели: обучите простую модель (линейную или дерево) на предсказаниях RF для интерпретации.
7) Методы объяснимости
- Глобальные:
- Permutation feature importance (robustнее, чем impurity).
- Partial Dependence Plots (PDP) и Accumulated Local Effects (ALE) для непересекающихся зависимостей.
- Локальные:
- SHAP (TreeSHAP для RF — точен и быстрый) — даст вклад признаков для каждого предсказания.
- LIME — локальная лин. аппроксимация, полезна для отдельных случаев.
- Дополнительно: SHAP interaction values для парных взаимодействий; стабильность SHAP по CV.
- Документируйте правила и примеры (case studies) с SHAP/LIME для бизнеса.
8) Оценка улучшений и критерии успеха
- Основные метрики (отчет по CV, с mean±std):
- RMSE, MAE, $R^2$.
- Для сопоставления: OOB error для RF как дополнительная оценка.
- Критерии успеха:
- Снижение CV RMSE по сравнению с baseline (простая модель) на статистически значимую величину (проверка: paired t-test или Wilcoxon по фолдам).
- Уменьшение generalization gap: $\Delta =\text{train\_RMSE}-\text{cv\_RMSE}$ должно стремиться к малому; практическая цель: $\Delta <10\%$ исходного train\_RMSE (или уменьшение $\Delta$ в абсолютном значении).
- Модель с меньшим числом признаков и близким качеством предпочительнее (паритет качества при меньшей сложности).
- Стабильность объяснений: топ-3 признака по SHAP должны совпадать в большинстве фолдов (например >$70\%$).
- Визуальные/доп. проверки: residuals без паттернов, равномерное распределение ошибок по фичам.
9) Производственный pipeline и мониторинг
- Соберите preprocessing + feature selection + model в reproducible Pipeline (sklearn pipeline).
- Логируйте метрики, стабильность важностей, распределение ошибок.
- На деплое мониторьте drift и периодически переобучайте.
Коротко о порядке действий на практике
1. Базовый baseline (линейная + простое дерево) с CV.
2. Диагностика overfit (learning curves, gap).
3. Feature selection/engineering (фильтры → Boruta/RFE) + retrain.
4. Nested CV hyperparameter tuning RF с жёсткой регуляризацией.
5. Сравнение с простыми моделями и EBM/GAM.
6. Применение SHAP/LIME/PDP, проверка стабильности.
7. Принятие решения: упрощать модель или оставить RF, если выигрыш оправдан.
Если нужно, могу дать конкретный пример сетки гиперпараметров для Grid/Random Search и код-пайплайн (sklearn + SHAP).