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预测类与相应概率在H2O上是矛盾的

gbm h2o classification python-3.x

mlee_jordan · 技术社区 · 6 年前

我用H2O应用了一个二元分类,我简单地把我的集合分为3个部分,分别是训练、校准和测试。在训练和校准之后,我检查了测试集上的结果。这里是相应的部分:

final_grid = H2OGridSearch(model=H2OGradientBoostingEstimator(model_id = 'contract_gbm2', 
                                    stopping_rounds = 5, stopping_tolerance = 1e-4, seed = 23,
                                    stopping_metric = "AUC",balance_classes = True,
                                    max_runtime_secs=300, calibrate_model=True, calibration_frame=valid,

                                    nfolds = 5),
                       hyper_params=hyper_params_gbm,search_criteria=search_criteria)

我注意到预测的类和给定的概率并不总是一致的。见下表:

1 回复 | 直到 6 年前

TomKraljevic 6 年前

阈值为max-F1,而不是0.5。

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