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如何使sklearn模型达到预定的精度或在某些类上进行召回率？

要使sklearn模型达到预定的精度或在某些类上进行召回率，可以采取以下几个步骤：

数据预处理：对数据进行清洗、归一化、特征选择等处理，以提高模型的性能和稳定性。
特征工程：根据问题的特点，进行特征的构建、转换和选择，以提取更有用的信息供模型使用。
模型选择：根据问题的类型和数据的特点，选择适合的机器学习模型，如决策树、支持向量机、随机森林等。
模型训练：使用训练数据对选定的模型进行训练，调整模型的参数以达到最佳性能。
模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，计算精度、召回率等指标，了解模型的性能。
调整模型：根据评估结果，对模型进行调整和优化，如调整模型参数、增加训练样本、使用集成学习等方法。
类别不平衡处理：如果某些类别的样本数量不平衡，可以采用过采样、欠采样、SMOTE等方法来平衡样本分布，以提高召回率。
模型集成：通过组合多个模型的预测结果，可以提高整体的精度和召回率，常见的方法有投票、平均、堆叠等。
模型调优：使用交叉验证等方法，对模型进行调优，选择最佳的参数组合，以达到预定的精度或召回率。
持续监控：在模型上线后，需要对模型进行持续监控，及时发现并解决模型性能下降的问题，保持模型的稳定性和准确性。

对于sklearn模型达到预定的精度或在某些类上进行召回率，腾讯云提供了一系列的云计算产品和服务，如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）、腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）等，这些产品和服务可以帮助用户进行数据处理、模型训练和部署等工作，提高模型的性能和效果。

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但是，它应该与其他指标结合使用，因为高精度可能会以牺牲不平衡数据集的召回率为代价1.5 召回率（灵敏度）召回率，也叫灵敏度，是评估在所有真正的正例中，有多少被我们的模型正确识别出来的比例。...正如召回率需要和精确率一样的搭档一样，为了达到一种评估的平衡，召回率也需要和其他指标一并参考。概括：在错失真阳性的后果非常严重时，召回率显得格外关键。易于理解和沟通。不考虑误报的数量。...对于不平衡的数据特别有用，在这种情况下，需要在精确度和召回率之间进行权衡。偏向于具有相似精度和召回率的模型，这可能并不总是令人满意的。...这种度量方式通过惩罚错误的预测同时奖励正确的预测来工作。如果对数损失的值越低，意味着模型的性能越好，而当这个值达到0时，就代表这个模型能够完美地进行分类。N是观测值的数量。...数据分布情况：面对不平衡数据时，某些指标（如F1分数、精确度、召回率或AUC）可能更加有效，因为它们对类不平衡的敏感度较低。

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使用阈值调优改进分类模型性能

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如果改变阈值则会改变模型的性能。这里可以根据应用程序领域选择一个阈值来最大化重要的度量(通常是精度或召回率)，比如在kaggle的比赛中经常会出现thresh = 0.4xx的情况。...选择重要的度量最大化的重要指标是什么呢?如何确定? 在二元分类任务中，我们的模型会出现两种类型的错误: 第一类错误:预测Y为True，但它实际上是False。也称为假正例错误。...第二类错误:预测Y为False，但它实际上是True。也称为假负例错误。错误分类实例的数量决定了模型的好坏。...对于sklearn来说使用model.predict_proba(X_test)方法来获得类概率，如果使用神经网络的化一般都会输出的是每个类的概率，所以我们这里以sklearn为例，使用这个概率值: 计算...可以看到模型的性能很好。在本例中，假设在我们的实际应用中FP的成本> FN的成本，所以选择一个阈值在不降低召回率的情况下最大化精度。

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机器学习基础知识

过拟合判断：判断一个模型是否过拟合，让模型在训练数据上进行预测，若预测的精度很差，说明是模型没有训练成功，反之才是模型过拟合。...验证数据上的性能经过几轮迭代后达到最高点，然后开始下降——模型开始出现过拟合解决欠拟合降低过拟合方法获取更多的训练数据（最优）减小网络大小：在模型容量（网络参数数量）过大和模型容量不足取个折中...使某些参数为 0，之后在使输出的参数按 dropout 比例放大。...使用验证数据集的损失和精度曲线来帮助设置迭代次数增大学习率。 5....（二分类、多分类、标量回归、向量回归、聚类、生成会强化学习）做假设选择衡量成功的指标（优化的目标）平衡分类问题（每个类别的可能性相同）常用指标：精度和接收者操作特征曲线线下面积类别不平衡问题：准确率和召回率

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

不幸的是，你不能同时拥有两者。增加准确率会降低召回率，反之亦然。这叫做准确率与召回率之间的折衷。准确率/召回率之间的折衷为了弄懂这个折衷，我们看一下SGDClassifier是如何做分类决策的。...如果有人说“让我们达到 99% 的准确率”，你应该问“相应的召回率是多少？” ROC 曲线受试者工作特征（ROC）曲线是另一个二分类器常用的工具。...现在你知道如何训练一个二分类器，选择合适的标准，使用交叉验证去评估你的分类器，选择满足你需要的准确率/召回率折衷方案，和比较不同模型的 ROC 曲线和 ROC AUC 数值。...练习尝试在 MNIST 数据集上建立一个分类器，使它在测试集上的精度超过 97%。提示：KNeighborsClassifier非常适合这个任务。...然后，对训练集上的每张图片，复制四个移动后的副本（每个方向一个副本），把它们加到训练集当中去。最后在扩展后的训练集上训练你最好的模型，并且在测试集上测量它的精度。你应该会观察到你的模型会有更好的表现。

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机器学习模型效果评估

，算法会先设定一个默认的阈值，将大于阈值的划分为1类，小于阈值的划分为0类；我们也可以自定义阈值的大小，且阈值是可调整的，不同调整的不同的阈值，使分类准确率达到最大，而ROC曲线就是不同阈值下对应的准确率绘制的一条曲线...绘制ROC曲线需要计算两个值,tpr和fpr,tpr是模型在正样本上的预测准确率，是将真土豪分为土豪的概率（被判断为土豪的人数/实际土豪人数）,即召回率；fpr是模型在负样本上的预测准确率，表示将非土豪误判为土豪的人数占所有实际非土豪人数的比值...比如公司要通过运营活动（奖励活动）对即将要流失的用户进行挽留，于是针对用户做了两个流失预警模型，一个模型的精确率较高，另一个模型的召回率高，如果选择精确率较高的模型，会漏掉更多的流失用户，降低了挽回用户量...；但是如果选择召回率高的，就会把更多的非流失用户判断为流失用户，产生了更多的不必要成本，那么我们应该如何选择这两个模型呢？...F1-score是精确率和召回率两指标的一个综合。前面说过的所有指标都是针对一个阈值的结果进行计算的，ROC是将模型依次取不同的阈值，并将该阈值对应的tpr和fpr绘制成一条曲线。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

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机器学习之模型评分

今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分最下面的代码最有用一、错误率与精度（accuracy 准确）错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务...错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。...from sklearn import metrics print('模型精度:',metrics.accuracy_score(y_test,y_predict)) 二、查准率（precision）...它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。 ...随着阈值的变化，就像假设检验的两类错误一样，如下图所示召回率和精确率不能同时提高，因此我们就需要一个指标来调和这两个指标,于是人们就常用F1-score来进行表示： ?

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PyTorch-24h 02_分类问题

实例化模型，并移动到 device上。...更高的精度会导致更少的误报（模型预测 1 而本应为 0）。...torchmetrics.Precision() or sklearn.metrics.precision_score() Recall（召回率）真阳性占真阳性和假阴性总数的比例（模型预测为 0 而本应为...更高的召回率导致更少的假阴性。 torchmetrics.Recall() or sklearn.metrics.recall_score() F1-score 将准确率和召回率合并为一个指标。...，例如精度、召回率和 f1-score。

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使用Scikit-learn实现分类（MNIST）

这相当于机器学习当中的“Hello World”，人们无论什么时候提出一个新的分类算法，都想知道该算法在这个数据集上的表现如何。机器学习的初学者迟早也会处理 MNIST 这个数据集。 ...记住：K 折交叉验证意味着把训练集分成 K 折（此处 3 折），然后使用一个模型对其中一折进行预测，对其他折进行训练。 ...准确率/召回率之间的折衷为了弄懂这个折衷，我们看一下 SGDClassifier 是如何做分类决策的。...我们假设你决定达到 90% 的准确率。你查阅第一幅图（放大一些），在 70000 附近找到一个阈值。...如果有 N 个类。你需要训练 N*(N-1)/2 个分类器。对于 MNIST 问题，需要训练 45 个二分类器！当你想对一张图片进行分类，你必须将这张图片跑在全部45个二分类器上。然后看哪个类胜出。

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上次我们使用精度评估得到的成绩是 61%，成绩并不理想，再使 recall 和 f1 看下成绩如何？首先我们先了解一下召回率和 f1。...真实结果预测结果预测结果正例反例正例 TP 真正例 FN 假反例反例 FP 假正例 TN 真反例召回率：TP/(TP+FN) f1:2TP/(2TP+FN+FP) 我们使用scikit-learn...预处理的机制：缩放和中心化在运行模型（如回归（预测连续变量）或分类（预测离散变量））之前，我们还是需要对数据进行一些预处理。对于数值变量，规范化或标准化数据是很常见的。这些术语是什么意思？...当然，你也可以根据自己的需要使用其他的转换方式（如对数转换换或正太转换）来达到数据的高斯分布形式（如钟形曲线）。现在我们思考几个重要的问题：为什么我们要调整数据？什么时机处理更合适？...缩放数据的一般是基于以下两个原因：预测变量可能有明显不同的范围，并且在某些情况下（例如使用 KNN），需要削弱某些特征对算法的主导; 功能与单位无关，即不依赖于所涉及的规模：例如，我使用米来表示测量的特征

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