У меня есть набор данных, который проверяет, будет ли человек успешным в получении кредита.
Я использую алгоритм повышения, и моя цель - попытаться оптимизировать его, вот код:
#Boosting
JC.Boost <- boosting(Class ~. , data = JC.train, mfinal=10)
JCpred.boost <- predict.boosting(JC.Boost, newdata=JC.test)
# JCpred.boost
JCBoostpred <- prediction( JCpred.boost$prob[,2], JC.test$Class)
JCBoostperf <- performance(JCBoostpred,"tpr","fpr")
# calc auc (area under curve)
cauc = performance(cpred, "auc")
print(as.numeric(cauc@y.values))
Как можно оптимизировать свой алгоритм, чтобы AUC был выше?Я знаю, что это глупый вопрос на миллион долларов, но я немного запутался, с чего начать.
Я пытался увеличить mfinal, что увеличило значение AUC, но я застрял после этого.Любые идеи помогут.
PS код для повышения в значительной степени такой же