擅长:python、mysql、java
<p>有几种方法可以做到这一点:</p>
<ul>
<li>您可以更改模型并测试其性能是否更好</li>
<li>您可以固定一个不同的预测阈值:这里我猜您预测0如果回归的输出是<;0.5,您可以将<code>0.5</code>更改为{<cd2>}。这会增加你的真阳性率,但当然,代价是更多的假阳性。在</li>
<li>您可以复制训练集中的每个正面示例,这样分类器就可以感觉到类实际上是平衡的。在</li>
<li>您可以更改分类器的丢失,以惩罚更多的假阴性(这实际上非常接近于在数据集中复制阳性示例)</li>
</ul>
<p>我相信还有很多窍门可以用,这里是我最喜欢的短名单。在</p>