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我一直在研究分类问题。使用不同的分类器[见下图]，我获得的 AUC 分数范围在 0.79-0.80 之间，这还不错。不过，我正在努力提高分类器的性能。为了获得有关如何执行此操作的一些线索，我使用 this tutorial 生成了以下可视化效果。额外的树似乎是最好的。但是，我不知道在这之后如何继续前进。例如，我可以通知 VotingClassifier使用这个数字？如果是这样，怎么办？我很感激任何建议。
最佳答案
ROC_AUC 分数仅对概率的顺序敏感，而不对其绝对值敏感。从字面上看，如果您将所有概率除以 2，ROC_AUC 分数将不会改变。
这意味着，概率校准对于提高 AUC 是没有用的。你必须诉诸不同的方法。我不知道您已经尝试过什么，该列表可能包括
关于python - 如何使用校准图和概率分布来改进分类模型？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43973503/
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接下来是我的代码: with open("test.txt") as f_in: for line in f_in: for char in line:
我们有一个六面骰子，面编号为 1 到 6。随着 n 的增加，在第 n 卷中第一次看到 1 的概率降低。我想找到最小的卷数，使得这个概率小于某个给定的限制。 def probTest(limit):
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！