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增加sklearn逻辑回归拟合能力的解决方案

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，科大讯飞比赛第三名，CCF比赛第四名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍了增加sklearn逻辑回归拟合能力的解决方案，希望对新手有所帮助。

文章目录

  • 1. 问题描述
  • 2. 解决方案
    • 2.1 不建议的解决方案
    • 2.2 推荐的解决方案

1. 问题描述

  徒弟最近在做一个项目，要求使用逻辑回归(简单模型)来进行数据二分类，其中一个类别为少数类(存在数据不均衡)，虽然它们的类别比较少，但是提取出的特征是很准确的。但遗憾的是逻辑回归无法正确识别出少数类(少数类被误报成了多数类)。

  那该如何是好呢？让她使用predict_proba函数对该部分数据进行了打印&#

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