提问人：Nanov 提问时间：11/6/2023 最后编辑：Konrad RudolphNanov 更新时间：11/6/2023 访问量：55
二元分类模型中相同概率的不一致预测类分配
Inconsistent Predicted Class Assignments for Same Probability in Binary Classification Model
问：
我正在研究一个二元分类问题，我遇到了这样一种情况，即对于具有相同预测概率为 0.5 的观测值，预测的类分配似乎不一致。该模型为这些情况提供了不同的.pred_class值（0 或 1）。我试图理解为什么会发生这种情况以及如何解释它。下面是我的数据示例：
| 编号 | .pred_class | 。排 | 邻居 | weight_func | .pred_0 | .pred_1 | 目标 | .config |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 切片1 | 0 | 263 | 12 | 矩形的 | 0.5 | 0.5 | 0 | 预处理... |
| 切片3 | 0 | 413 | 12 | 矩形的 | 0.5 | 0.5 | 0 | 预处理... |
| 切片3 | 0 | 415 | 12 | 矩形的 | 0.5 | 0.5 | 0 | 预处理... |
| 切片3 | 0 | 416 | 12 | 矩形的 | 0.5 | 0.5 | 1 | 预处理... |
| 切片3 | 1 | 417 | 12 | 矩形的 | 0.5 | 0.5 | 1 | 预处理... |
| 切片5 | 1 | 480 | 12 | 矩形的 | 0.5 | 0.5 | 1 | 预处理... |
有人能帮我理解为什么 0.5 的相同预测概率的 .pred_class 值不同吗？哪些因素会影响这一点，我应该如何解释这些预测？处理此类案件有什么常见的做法吗？
答： 暂无答案
评论