《表1 10折交叉验证最优结果与平均结果》

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《移动通信网络投诉热点问题智能预警方法》

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通过上述步骤，得到252 325×1 878维特征矩阵，其中，正负样本比例约为1∶9，按7∶3划分为训练集与测试集。考虑到样本的不均衡性与实际业务需求，准确率不能客观衡量分类算法的优劣，因此选用F1分值进行结果评估。使用十折交叉验证法训练LightGBM分类器，最优结果与平均结果见表1。平均ROC曲线如图5所示，其中“…”代表随机分类情况。多次试验发现，提高负样本权重能够有效提升F1分值。