假设我构建了一个分类模型,然后改进,比方说,精度我只是增加了我的更高等级的阈值概率。这有意义吗?我没有改变模型,只是改变阈值概率以获得更好的答案。好吗?感谢
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这是完全可以接受的,事实上这是我们拥有ROC曲线和精确回忆曲线的原因之一。
更改阈值称为参数调整,这是一种常见做法。
答案 1 :(得分:0)
参数调整,例如根据您的数据设置阈值,完全没问题。
但是,请记住,您应该对数据进行列车测试分割。训练数据用于计算您的参数,当您想要计算算法执行情况时,测试数据应该只在最后使用一次。如果您需要两个数据集来计算参数(例如一些参数,然后是阈值的另一个数据集),那么再次拆分训练数据集(现在您已经有训练,验证和测试数据)。