なぜ分類ラベルがほとんどないのですか

Question

私のデータセットには300kの行があり、70/30の分割を行い、結果は正真正銘の偽陽性の偽陽性モデルを見るまで、正の数と真の負の数。

TPが20で、FNは2 FPは3ですとTNは極めて低いです41

のですか？だから結果は素晴らしいですが、もしモデルが90 000の66しか分類できないのであれば、むしろ無駄です。

これを改善するにはどうすればよいですか？ 2クラスブーストされた意思決定ツリーまたはニューラルネットは、それほど大きな結果を変えない。どんな勧告？

Answer 1

データセットに欠損値があるかどうか確認してください。