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machine-learning - 截止点 1 处的随机森林

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:30:40

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我正在为我的 RF 模型使用不同的决策截止值。当我选择 1.0 的截止值时，我希望我的模型在检测阳性样本方面具有很高的精确度，但召回率较低。然而 scikit 在截止值 1.0 时显示的精度和召回率都是 0？为什么会这样？

最佳答案

您预测的属于正类的概率将位于区间 (0,1) 内。我之所以设置一个开区间，是因为从数字上看，没有概率恰好是 1，而是一个非常接近的数字。如果您将截止值恰好设置为 1，则所有预测概率都将低于截止值，并且所有内容都将被分类为负数，如 @parsa 所说!

由于精确率和召回率的分子都是真阳性的数量，因此它们都将为 0，因为您的模型会将所有内容预测为阴性，并且您将得到 0 个真阳性或假阳性

关于machine-learning - 截止点 1 处的随机森林，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59311623/

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