【发布时间】：2018-01-11 05:15:15
【问题描述】：
我正在尝试最大限度地提高二进制分类问题的精度（误报成本很高）。数据集也确实不平衡。两次运行 DRF 或 XGBOOST 模型是否有意义，第二次使用权重列以抵消误报？
除了这种潜在的方法之外，这些 H2O 算法中是否还有其他方法可以最大限度地提高精度（而不是对数损失）？我还将使用一个合奏（这似乎确实提高了精度）。交叉验证似乎没有帮助。
【问题讨论】：
标签： random-forest h2o xgboost
【发布时间】：2018-01-11 05:15:15
【问题描述】：
首先我会使用balance_classes（将其设置为true）。对于不平衡的数据，这将有所帮助。 （如果您需要更好地控制，请查看class_sampling_factors 和max_after_balance_size。）
我的直觉是，您建议使用一个模型的输出来加权第二个模型是危险的。这听起来有点像堆叠集成的想法，但手工编码和自定义代码更容易出现错误。 （但是，如果你真的尝试过，看看代码和结果会很有趣。）
为了最大限度地提高精度，我会使用一个整体，并努力制作 3 或 4 个具有不同优势和劣势的模型。例如。一个 GBM、一个 GLM、一个具有所有默认值的深度学习模型，然后是一个使用 dropout（以及更多隐藏节点以进行补偿）的深度学习模型。
【讨论】：
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应该是使用 weights_column 插入权重的想法吗？例如，正面示例应该比负面示例具有更高的权重，以便将重点放在真正的正面。