随机森林比xgb性能好

Question

我的样本量2500例，按照7:3划分为训练集和测试集，训练集使用5折交叉验证进行调参建模。结果随机森林比xgb效果好。按照8:2、6:4划分也是同样结果。然而其他人大多数情况下xgb比随机森林好。我的反常结果是什么原因导致的呢？是我样本量太少还是数据集误差多呢？有什么办法让xgb效果更好吗？

Answer 1

望采纳！！！点击回答右侧采纳即可！！可能是样本量太少导致的，因为样本量越少，模型的泛化能力越差，容易出现过拟合现象。另外，数据集的误差也可能是原因之一，因为误差越大，模型的泛化能力也会受到影响。
要让XGB效果更好，可以尝试增加样本量，以提高模型的泛化能力；另外，可以尝试改进数据集，减少误差，以提高模型的泛化能力。此外，还可以尝试调整XGB的参数，以提高模型的性能。