python - 二进制分类时数据集不平衡的问题

Question

我有一个二进制分类问题，其中数据划分类似于：{0:85%,1:15%}。我尝试重新加权 class_weights 和其他采样方法。但是我使用的所有方法都给了我不满意的结果。我的数据集是（91125,57）。

Accuracy:1
F1-Score:1
F2-Score:1
Precision:1
Recall:1
AUCROC:1
Kappa:1

有没有其他方法可以用来处理这种情况？

score 1 · Accepted Answer

确保在将数据提供给分类器之前从特征中删除目标变量：

X = df.drop('target',axis=1) y = df['target']

我还会检查一些自变量是否与目标高度相关。它可能会让您了解导致不切实际的完美分类的原因：

import seaborn as sns sns.heatmap(X_train.corr())

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