基于H2O的随机森林模型在转换为POJO时预测始终为1

Question

我是机器学习的新手，在使用随机森林算法的不平衡数据集上进行预测。我在R中构建模型，响应变量是二元类别（0,1）。 R中建立的随机森林模型产生了适当的分类，但是当这个模型被转换为构建应用程序的时候，模型只返回“1”作为响应。

Answer 1

[更新：答案写OP编辑为澄清该问题出现只后转换为POJO前 - 看评论]

我敢打赌，你的数据集是高度不平衡，即您你的训练集中有更多的1比0更多。

即使您在模型拟合过程中获得了很好的准确性，在这种情况下，作为度量标准的准确度毫无意义，您应该使用精度，召回率和混淆矩阵来代替 - 谷歌“类不平衡”。举例来说，如果85％的培训标签是1，那么通过将所有样本归类为1（可以说不是什么确切数据），您可以简单地（并且天真地）将85％的准确性“分类器”你正在寻找）。