使用更复杂的机器学习算法。
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1、简介
决策树给你留下了一个困难的选择。一个深度很大、有很多叶子的树会因为每个预测都来自其叶子上仅有的几个房屋的历史数据而过拟合。但是一个浅树，叶子较少，表现会较差，因为它未能捕捉原始数据中的许多细微差异。
即使是今天最先进的建模技术也面临欠拟合和过拟合之间的棘手问题。然而，许多模型有一些巧妙的思想，可以带来更好的性能。我们将以随机森林为例进行说明。
随机森林使用多个决策树，并通过对每个组成树的预测进行平均来进行预测。它通常比单个决策树具有更好的预测准确性，并且在使用默认参数时表现良好。如果你继续建模，可以学到更多性能更好的模型，但其中许多对于参数的设置比较敏感。
2、实例
您已经看过几次加载数据的代码了。在数据加载结束时，我们有以下变量：
train_X
val_X
train_y
val_y
y
In [1]:
import pandas as pd
# Load data
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)
# Filter rows with missing values
melbourne_data = melbourne_data.dropna(axis=0)
# Choose target and features
y = melbourne_data.Price
melbourne_features = ['Rooms', 'Bathroom', 'Landsize', 'BuildingArea',
'YearBuilt', 'Lattitude', 'Longtitude']
X = melbourne_data[melbourne_features]
from sklearn.model_selection import train_test_split
# split data into training and validation data, for both features and target
# The split is based on a random number generator. Supplying a numeric value to
# the random_state argument guarantees we get the same split every time we
# run this script.
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y,random_state = 0)
我们构建随机森林模型的方法与在 scikit-learn 中构建决策树的方式类似，只是这次我们使用 RandomForestRegressor 类而不是 DecisionTreeRegressor。
In [2]:
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
forest_model = RandomForestRegressor(random_state=1)
forest_model.fit(train_X, train_y)
melb_preds = forest_model.predict(val_X)
print(mean_absolute_error(val_y, melb_preds))
191669.7536453626
3、结论
很可能还有进一步改进的空间，但这已经相比最佳决策树误差为 250,000 有了很大的提升。有一些参数可以像我们改变单个决策树的最大深度那样，改变随机森林的性能。但随机森林模型最好的特点之一是，它们通常即使在没有进行调优的情况下也能表现得相当不错。
进入机器学习比赛的世界，不断进步，看看你的进步。机器学习比赛是提高你的数据科学技能和衡量你进步的好方法。
