如何解决逻辑/概率回归中因变量的比例/拆分
我正在尝试运行概率回归，但我发现我的敏感性为 0，而我的特异性为 1，从而使模型几乎毫无用处。
我认为这可能与因变量的比率有关，我只有大约 1% 的数据点定义为 1，其他 99% 定义为 0。是否有更好的建模方法？我的数据集很大，有超过 100,000 个数据点，但我不确定概率/逻辑回归是否考虑了变量出现的“机会”。
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