3.19 ?? 提升96%分類模型性能，不止追求表面光鮮 你提到的96%精度是令人印象深刻的，但在不平衡數(shù)據(jù)集中，這并不一定代表好的模型性能。重要的是要關(guān)注我們關(guān)心的那些少數(shù)類別，比如被診斷為癌癥的人。 為了全面評估模型性能，我們需要考慮以下因素： - **靈敏度 (Sensitivity)**：模型正確預(yù)測少數(shù)類別的能力，也稱為真陽性率。 - **特異性 (Specificity)**：模型正確預(yù)測多數(shù)類別的能力，也稱為真陰性率。 - **F值 (F1-Score)**：綜合考慮了靈敏度和特異性，是一個(gè)評估分類器“聰明程度”的指標(biāo)。 如果模型在少數(shù)類別上表現(xiàn)不佳，你可以采取以下措施來提升性能： 1. **數(shù)據(jù)平衡化**: 使用欠采樣、過采樣或SMOTE等方法，使數(shù)據(jù)集更加平衡。 2. **閾值調(diào)整**: 通過概率驗(yàn)證和AUC-ROC曲線，找到最佳的分類閾值，以更好地滿足你的需求。 3. **樣本權(quán)重**: 為少數(shù)類別分配更高的權(quán)重，以便模型更關(guān)注這些類別。 4. **異常檢測**: 使用異常檢測方法來識別異常樣本，這有助于發(fā)現(xiàn)潛在的少數(shù)類別。 請注意，不平衡分類是一個(gè)復(fù)雜的問題，需要深入研究和實(shí)驗(yàn)來找到最佳解決方案。關(guān)鍵在于追求全面的性能評估，而不僅僅是表面的精度。加油！????