У меня есть модель xgboost, которая классифицирует пользователей по тому, будут они покупать или нет.
Я планирую рассылать пользователям с низкой вероятностью конвертации (тем, кто прогнозирует <0,1) маркетинговый материал. </p>
Есть ли способ создать модель, которая фокусируется на точности этих конкретных пользователей?
Другими словами, я хотел бы откалибровать свою модель так, чтобы для пользователей с вероятностью <0,1 я получал как можно меньше FN. </p>
Я подумал о переобучении модели после того, как произвел избыточную выборку пользователей, которые не были правильно классифицированы в этой 10% -ной скобке.
from xgboost import XGBClassifier
xgbclf = XGBClassifier(n_jobs=-1)