技术栈
过采样
小关会打代码
19 天前
人工智能
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机器学习
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逻辑回归
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下采样
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过采样
机器学习第三课之逻辑回归（三）LogisticRegression
目录简介1.下采样2.过采样接上两篇篇博客最后，我们使用了K折交叉验证去寻找最合适的C值，提升模型召回率，对于选取C的最优值，我们就要把不同C值放到模型里面训练，然后用验证集去验证得到结果进行比较，发现最后模型得到很大的提升 ，但是相对与召回率还是差了很多
赴335
20 天前
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逻辑回归
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阈值
逻辑回归 银行贷款资格判断案列优化 交叉验证，调整阈值，下采样与过采样方法
目录一.交叉验证1.参数选择与验证集的引入2.交叉验证方法3.交叉验证实现二.阈值的调整1.什么是阈值
Monkey的自我迭代
21 天前
python
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机器学习
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逻辑回归
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数据处理
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下采样
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过采样
逻辑回归参数调优实战指南
在前面的学习中，我们参数使用的都是默认参数。所有在面对特殊问题的时候，准确率会高，召回率也不高。所以我们要对某些数据进行微调。
胜天半月子
9 个月前
算法
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过采样
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样本不均衡
SMOTE | 使用SMOTE算法来处理不平衡数据的问题
在这里了解到了SMOTE算法：在文章探索SMOTE算法中，你可以从0->1使用python跟着作者走一遍如何使用该方法来处理不平衡的数据集。