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我有 3 个预测模型，我正在使用混淆矩阵评估它们的性能。对于 3 个模型中的每一个，我都得到了相同的混淆矩阵结果。我预计不同的模型会有不同的表现并产生不同的混淆矩阵。我是预测建模的新手，所以我怀疑我犯了一个“菜鸟错误”。我正在使用的完整脚本位于 GiThub 上的 Jupyter 笔记本中 here
下面是 3 个模型的代码截图
有人可以指出出了什么问题吗？干杯迈克
最佳答案
如上所述:对测试数据进行预测。但请记住，您的目标是有偏差的!因此，请使用 StratifiedKFolds 或类似的东西。
此外，我猜您的数据有点损坏。虽然所有模型都显示相同的结果，但这可能是一个很大的错误。
几个问题/建议:1. 你的数据规模化了吗？2. 你使用one-hot-encoding吗？2. 不要使用决策树，而是使用森林/XGBoost。 DT 容易过拟合。3. 不要在神经网络中使用>2个隐藏层，因为它也很容易过拟合。首先使用2。你的架构(30,30,30)有2个目标类看起来很奇怪。4. 如果您想使用 >2 个隐藏层 - 转到 Keras 或 TF。您会发现有许多功能可以帮助您避免过度拟合。
关于python-3.x - 混淆矩阵 - 不随预测模型而改变 (Sklearn)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47212543/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！