Классификатор VotingClassifier с более высокой оценкой по сравнению с оценкой поезда - PullRequest
0 голосов
/ 31 октября 2019

Привет, я работаю над моделью прогнозирования оттока Telecom. разработано около 7 модулей. я ищу оценки F1 для проверки производительности модели

  • Элемент списка
  • DecisionTreeClassifier (тренировка 0.56, тест = 0.53)
  • LogisticRegression (тренировка 0.43, тест =0,39)
  • SVC - (поезд -0,17, тест 0,17)
  • RandomForestClassifier (обучение = 0,64, тест = 0,57)
  • AdaBoostClassifier (обучение = 0,53, тест = 0,51)
  • GradientBoostingClassifier (обучение = 0,61, тест = 0,56)
  • XGBClassifier (обучение = 0,63, тест = 0,57)

классификатор голосования среди всех этих моделей с весамиувеличено до xgboost = 4, градиент / adaboosting / RandomForest = 2 и осталось все 1).

мой результат обучения с классификатором голосования = 0,56, где в качестве результата теста - 0,65.

данные разделены с 70% обучения и 30% тестирования случайным методом. обеспечение сбалансированности классов в обучающем наборе, равном тестовым данным.

в этом случае, как мы можем сделать вывод

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...