标签： python scikit-learn xgboost xgbclassifier
对于二进制分类问题，我的误报率在0.35-0.70之间，计算方式为
false positives/(false positive + true negatives)
我尝试更改eval_metric，但没有得到任何不同的结果。我打算通过使用error @ t将阈值从默认值0.5提高到此方法，但是什么也没发生。是否需要使用验证数据集来更改阈值？还有其他方法来固定高假阳性率吗？
谢谢