ランダムフォレストのトレーニングには、テストデータを使うのではなく、トレーニングデータを使用するべき？

2024年6月8日2024年6月17日

ご指摘の通りです。ランダムフォレストのトレーニングには、テストデータを使うのではなく、トレーニングデータを使用するべきです。トレーニングデータとテストデータを別々に使ってしまうと、モデルがテストデータに過剰に適合してしまい、過学習が発生します。

そのため、ランダムフォレストのトレーニングには次のように修正する必要があります：

python
# ランダムフォレストのトレーニングデータにナイーブベイズの予測確率を追加
X_rf_train = np.column_stack((X_train.toarray(), nb_predictions))

# ランダムフォレストのトレーニング
rf_classifier = RandomForestClassifier()
rf_classifier.fit(X_rf_train, y_train)

# テストデータでの予測
X_rf_test = np.column_stack((X_test.toarray(), best_model.predict_proba(X_test)))

# テストデータでの予測と評価
y_pred_rf = rf_classifier.predict(X_rf_test)
accuracy_rf = accuracy_score(y_test, y_pred_rf)
print("Random Forest Accuracy:", accuracy_rf)
print("Random Forest Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred_rf))

この修正により、ランダムフォレストのトレーニングにはトレーニングデータが使用され、テストデータでの予測と評価にはテストデータが使われるようになります。