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python-3.x - 在 python 中使用 MLP 分类器的不平衡数据集

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 03:11:48

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我正在处理不平衡的数据集，我尝试使用 MLP 分类器制作预测模型。不幸的是，该算法将测试集中的所有观察结果分类为“1”类，因此分类报告中的 f1 分数和召回值均为 0。有人知道如何处理吗？

model= MLPClassifier(solver='lbfgs', activation='tanh')
model.fit(X_train, y_train)
score=accuracy_score(y_test, model.predict(X_test), )
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, model.predict_proba(X_test)[:,1])
roc=roc_auc_score(y_test, model.predict_proba(X_test)[:,1])
cr=classification_report(y_test, model.predict(X_test))

最佳答案

处理不平衡数据集的技术很少。一个完全专用的 python 库“imbalanced-learn”可用 here .但是在特定情况下应谨慎使用哪种技术。

https://svds.com/learning-imbalanced-classes/ 也提供了一些有趣的示例

关于python-3.x - 在 python 中使用 MLP 分类器的不平衡数据集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44610003/

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