《表4 AK-SMOTE采样处理的GBDT模型结果》
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《基于改进的SMOTE采样Catboost分类算法》
从上表的输出结果可以清楚的看到,经过AK-SMOTE采样处理之后的GBDT模型,类别0,即多数类,它的precision(查准率)达到了99%,recall(召回率)达到了91%,f1-score(f1-度量)达到了95%,而另一边的类别1,即少数类,它的precision(查准率)达到了74%,recall(召回率)达到了96%,f1-score(f1-度量)达到了84%,最后的accuracy(精度)可以达到92%,而总体的precision(查准率)达到了73.86%,recall(召回率)达到了96.47%,f1-score(f1-度量)达到了83.67%,处理之后的效果不如随机森林学习模型的效果。
图表编号 | XD00132679900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.01 |
作者 | 张德鑫、雒腾、曾志勇 |
绘制单位 | 云南财经大学统计与数学学院、云南财经大学统计与数学学院、云南财经大学统计与数学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |