機械学習は平行四辺形を予測できるか？（２）内挿みたいなのに外挿ってどうなるかな？？ - Qiita

Lasso ランダムフォレスト ニューラルネットワーク 底辺aの値は、小さい値と大きい値にしてありますが、bと角度cがランダムに作られているため、面積のareaの領域はつながって見えます。 グラフで見ると、ランダムフォレストの２つのはずれ値がなぜ出たのかはわかりませんが、でも、これらのグラフと決定係数をみれば、Lassoを選ぶ必要はないと感じてしまいますし、ランダムフォレスト最高！ニューラルネットワーク最高！って思いますよね。 では、底辺ａで学習した間の値を予測するとどうなるか？です。 とりあえずグラフを見てみましょう。 Lasso ランダムフォレスト ニューラルネットワーク 底辺ａの数値を学習の間に入れていますが、ニューラルネットワークは全然ダメです。これを見ると、ディープラーニングでの回帰予測は、しっかり内挿で予測しないと危ないですね。 ランダムフォレストもそうです。内挿、外挿をしっか

[misshiki]

“結論 機械学習で外挿の予想はやめましょう。特に、内挿のように見える外挿が要注意です。”