人工智能AI面试题-3.19提升96%分类模型性能，不止追求表面光鲜

3.19 🚀 提升96%分类模型性能，不止追求表面光鲜 你提到的96%精度是令人印象深刻的，但在不平衡数据集中，这并不一定代表好的模型性能。重要的是要关注我们关心的那些少数类别，比如被诊断为癌症的人。 为了全面评估模型性能，我们需要考虑以下因素： - **灵敏度 (Sensitivity)**：模型正确预测少数类别的能力，也称为真阳性率。 - **特异性 (Specificity)**：模型正确预测多数类别的能力，也称为真阴性率。 - **F值 (F1-Score)**：综合考虑了灵敏度和特异性，是一个评估分类器“聪明程度”的指标。 如果模型在少数类别上表现不佳，你可以采取以下措施来提升性能： 1. **数据平衡化**: 使用欠采样、过采样或SMOTE等方法，使数据集更加平衡。 2. **阈值调整**: 通过概率验证和AUC-ROC曲线，找到最佳的分类阈值，以更好地满足你的需求。 3. **样本权重**: 为少数类别分配更高的权重，以便模型更关注这些类别。 4. **异常检测**: 使用异常检测方法来识别异常样本，这有助于发现潜在的少数类别。 请注意，不平衡分类是一个复杂的问题，需要深入研究和实验来找到最佳解决方案。关键在于追求全面的性能评估，而不仅仅是表面的精度。加油！💪📊