34、德国信用数据集的模型评估与预测

德国信用数据集的模型评估与预测

在处理不平衡分类问题时，我们需要评估不同的技术和模型，以找到最适合数据集的解决方案。本文将围绕德国信用数据集展开，介绍如何评估机器学习算法、使用欠采样技术提升性能，以及如何利用最终模型对新数据进行预测。

1. 评估机器学习算法

为了快速找出哪些算法在德国信用数据集上表现良好，值得进一步研究，我们将评估一系列概率机器学习模型。具体评估的模型如下：
- 逻辑回归（LR）
- 线性判别分析（LDA）
- 朴素贝叶斯（NB）
- 高斯过程分类器（GPC）
- 支持向量机（SVM）

以下是定义待评估模型的代码：

# define models to test
def get_models():
    models, names = list(), list()
    # LR
    models.append(LogisticRegression(solver='liblinear'))
    names.append('LR')
    # LDA
    models.append(LinearDiscriminantAnalysis())
    names.append('LDA')
    # NB
    models.append(GaussianNB())
    names.append('NB')
    # GPC
    models.append(GaussianProcessClassifier())
    names.append('GPC')
    # SVM
    models.a