[問題] 多個模型比較問題

看板Statistics作者 (kobe)時間7年前 (2018/11/02 21:20), 7年前編輯推噓2(2推 0噓 3→)
留言5則, 3人參與, 7年前最新討論串1/1
想請問各位大大，目前小弟在工作上用了一個二分類模型 預測率來到 90%，但老闆不太滿意，問說假如要99％ 怎麼辦 小弟提出一個想法，目前有三個差不多的模型 分別為SVM 深度學習 隨機森林 都有接近 90% 的準確 我倒入一組新的樣本(假設未知標籤），讓三個去辨別， 選擇三個模型中最多人判別的結果，再把另一個當作判別錯誤 丟進去那個模型的 train data，重新訓練模型，請問這樣是可行的嗎 會造成什麼問題嗎？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.172.92.239 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1541164835.A.7A9.html ※ 編輯: kero961240 (1.172.92.239), 11/02/2018 21:21:28
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11/02 21:53, 7年前 , 1F
試過ensamble沒?
11/02 21:53, 1F
c大學長您好，由於在校沒學過您說的，目前沒試過。 ※ 編輯: kero961240 (1.172.92.239), 11/02/2018 21:58:08 ※ 編輯: kero961240 (1.172.92.239), 11/02/2018 21:58:22 ※ 編輯: kero961240 (1.172.92.239), 11/02/2018 21:58:49 ※ 編輯: kero961240 (1.172.92.239), 11/02/2018 22:07:50
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11/02 22:21, 7年前 , 2F
我覺得應該先研究一下在各模型中誤判的樣本有何特徵
11/02 22:21, 2F
推
11/03 21:09, 7年前 , 3F
Feature多嗎？多的話可能會遇到curse of dimensionali
11/03 21:09, 3F
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11/03 21:09, 7年前 , 4F
ty, 這時ensemble會是可能有效解法（同意樓上建議）
11/03 21:09, 4F
大大您好，我只能說維度超多，我們根本沒縮減 ※ 編輯: kero961240 (1.172.112.140), 11/03/2018 22:53:06
推
11/04 02:54, 7年前 , 5F
那就ensemble試看看，
11/04 02:54, 5F
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