xgboost随机搜索中的最佳评分方法-回忆率

Question

我目前正在尝试为我的随机搜索找到最佳的评分和调整参数。我目前有一个混淆矩阵：

196 182
3   23

并且问题在于182很好，因为我有很多当前为0的类“ 0”，但我正在尝试预测它们变为1的可能性，因此xgboost alg。将其预览为1。但是，很难找到一种适合该类型的计分方法。我目前正在使用的是回想，因为它给了我1级（3，23）的最佳成绩。例如，如果我使用f1，则类1变为（13,13）我需要一个计分参数，它将FP（182）降低为100，并使（3,23）的速率保持不变。

我尝试使用所有这些方法：得分= ['f1'，'jaccard'，'roc_auc_ovr_weighted'，'roc_auc'，'average_precision'，'precision'，'recall']

对不起，如果造成混淆，我感到抱歉。

Answer 1

了解指标的最佳方法，或者至少是我建议您阅读的this link。

您对FP和TP感兴趣，因此涉及度量的精确度，召回率，特异性...。老实说，我建议您使用roc_auc指标，因为您正在评估真实阳性率和错误阳性率！