Como reduzir falsos negativos na regressão logística

1. Como os falsos negativos podem ser reduzidos?
2. Como reduzir falsos negativos na regressão logística python?
3. Como você reduz os falsos positivos e negativos?

Como os falsos negativos podem ser reduzidos?

Os métodos atuais disponíveis para minimizar casos como falsos negativos incluem mudança de peso, execução de dados para criar um conjunto de dados tendenciosos e alterar a linha de limite de decisão [2].

Como reduzir falsos negativos na regressão logística python?

Para minimizar o número de falsos negativos (FN) ou falsos positivos (FP), também podemos treinar um modelo nos mesmos dados com valores de saída ligeiramente diferentes mais específicos para seus resultados anteriores. Este método envolve pegar um modelo e treiná -lo em um conjunto de dados até atingir o mínimo global de maneira ideal.

Como você reduz os falsos positivos e negativos?

Para reduzir falsos positivos e falsos negativos, tome cuidado ao combinar algoritmos correspondentes e configurá -los com base em idiomas, cenários e políticas da empresa. Você deve usar algoritmos de correspondência diferentes que sejam responsáveis ​​por diferentes casos.