我在使用Scikit包中的随机森林分类器，并绘制了F1分数与训练集大小的关系图。红色表示训练集的F1分数，绿色表示验证集的分数。这基本符合我的预期，但我希望能得到一些关于如何解释这些结果的建议。

• 我注意到存在一些显著的方差，但验证曲线似乎在收敛。我是否应该假设增加数据对方差的影响不大，因为曲线已经在收敛，还是我对收敛速度的判断过于草率？
• 这里的方差是否足够显著，以至于需要采取进一步的行动，即使这可能会略微增加偏差？我意识到这是一个相当特定领域的问题，但我很好奇是否有关于多少方差值得进行一些偏差权衡的一般指导方针？

回答：

我注意到存在一些显著的方差，但验证曲线似乎在收敛。我是否应该假设增加数据对方差的影响不大，因为曲线已经在收敛，还是我对收敛速度的判断过于草率？

这在你的学习程序的条件下似乎是正确的，特别是超参数的选择。因此，这并不意味着在不同的超参数设置下会出现同样的效果。看起来在当前设置下，收敛速度相对较小，因此要达到95%可能需要大量的数据。

这里的方差是否足够显著，以至于需要采取进一步的行动，即使这可能会略微增加偏差？我意识到这是一个相当特定领域的问题，但我很好奇是否有关于多少方差值得进行一些偏差权衡的一般指导方针？

是的，一般来说，这类曲线至少不排除选择更高偏差的选项。你显然对训练集过拟合了。另一方面，树模型通常会这样做，因此在不改变模型的情况下增加偏差可能很困难。我建议的一个选项是使用极端随机树，这与随机森林几乎相同，但使用随机选择的阈值而不是完全优化。它们的偏差显著更大，应该能使这些曲线稍微靠近一些。

显然没有保证——正如你所说，这是数据特定的，但总体特征看起来很有希望（不过可能需要改变模型）。