《表1 数据集划分：基于机器学习的用户升级预判研究》

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《基于机器学习的用户升级预判研究》

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将样本数据按比例7∶2∶1分为3份，分别作为训练集、验证集和测试集，如表1所示。其中训练集用来对模型进行训练；验证集则在训练过程中对训练模型进行验证，提前终止训练，令模型保持在最优状态；测试集则对各个模型进行评估。由于正负样本数量相差悬殊（达到1∶62），直接输入模型，如果模型将所有样本都预测为负样本，则准确率就能达到98.3%，显然不是期望的目标。因此在训练过程中，一般对负样本进行随机采样，使得正负样本比例达到1∶1。测试集则不需要采样处理。