30、不平衡分类与Haberman乳腺癌生存数据集分析

不平衡分类与Haberman乳腺癌生存数据集分析

1. 超参数调优

在处理不平衡分类问题时，超参数调优是提升模型性能的重要步骤。通常可以选择表现良好的前5或10个算法或算法组合，并对每个进行超参数调优。有三种流行的超参数调优算法可供选择：
- 随机搜索（Random Search）
- 网格搜索（Grid Search）
- 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）

如果知道要尝试的超参数值，网格搜索是一个不错的默认选择；否则，应使用随机搜索。若条件允许，可使用贝叶斯优化，但它的设置和运行可能更具挑战性。调优表现最佳的方法是一个好的开始，但并非唯一途径。有些标准机器学习算法在单独使用时表现良好，但在结合数据采样或概率校准使用时性能可能不佳。可以将这些算法与它们的不平衡分类增强方法一起调优，看是否能取得更好的性能。此外，某些不平衡分类算法，如某种数据采样方法，可能会使一个或多个算法的性能大幅提升。这些算法本身也可以作为进一步调优的有趣基础，以查看是否能进一步提升性能。

2. Haberman乳腺癌生存数据集概述

Haberman数据集描述了20世纪50年代和60年代乳腺癌患者的五年或更长时间的生存情况，且大部分患者存活。这是一个标准的机器学习数据集，可用于开发一个概率模型，根据患者的一些病例细节预测其生存概率。由于数据集中病例分布存在偏差，在选择预测模型时，必须确保预测出校准后的概率；在选择模型评估方法时，要确保根据模型预测概率的能力而非明确的生存与非生存类别标签来选择模型。

3. 探索数据集

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