用预测的概率处理不平衡的数据
分类算法通常能够输出预测的概率。 这些预测的概率提供了额外的模型调整机制，可以帮助提高不平衡数据的预测性能。
本文讨论了五种机器学习算法在预测概率上的差异，这些算法分别是Logistic回归，朴素贝叶斯，随机森林，支持向量分类和XG Boost。 它演示了如何在案例研究中使用预测的概率来改善这些模型的性能。 案例研究是2014年葡萄牙银行营销数据集，其中目标变量是对定期存款的成功订阅。
2021-08-30 11:07:11
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