如何解决如何使用 Pycaret 找到最佳阈值
我正在使用 pycaret 库并从中创建了一个 catboost 模型
该模型的 AUC 得分很高，但召回率和 F1 非常糟糕，这意味着 0.5 的正常阈值并不理想，但有一个阈值可以为这两个指标提供良好的分数。
有什么办法可以找到这个阈值吗？我不太确定如何工作，因为我正在尝试 Pycaret
解决方法
您指的是哪个阈值？对于功能选择？您可以尝试多次调整，以便与上图中的基线相比改进模型。
- compare_models() - 也许还有其他算法比 catboost 性能更好
- 特征选择 - RFE 或随机森林（在这里您可以使用 PyCaret 中的参数 feature_selection 并尝试使用阈值。还应检查 Boruta 算法）。
- 特征工程
- 折叠=5
- 尝试多次拆分训练/测试（80/20、70/30 等）
- 在 PyCaret 设置中应该仔细检查数字和分类特征。需要时，需要更改格式。
尝试比较
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