如何使用pymc3重新训练我的物流模型？

Question

我有一个二进制分类问题，其中有大约15个功能。我使用其他模型选择了这些功能。现在，我想对这些功能执行贝叶斯物流。我的目标类别是高度不平衡的类别（少数民族类别为0.001％），我有大约600万条记录。我想建立一个可以使用贝叶斯物流在夜间或周末进行训练的模型。

当前，我已将数据分为15个部分，然后在第一部分训练模型并在最后一部分进行测试，然后使用Interpolated的{​​{1}}方法更新先验并重新运行使用第二组数据的模型。每次运行后，我都会检查准确性和其他指标（ROC，f1-分数）。

问题：

1. 我的分数没有提高。
2. 我使用正确的方法了吗？
3. 此过程花费太多时间。

如果有人可以用正确的方法和代码段指导我，这对我将非常有帮助。

Answer 1

您可以使用变分推理。它比采样速度快，并且产生几乎相似的结果。 pymc3 本身提供了用于VI的方法，您可以进行探索。

我只知道这部分问题。如果您可以进一步阐述问题，也许..我可以帮助您。