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为什么我的logistic回归模型的准确率超过100%?

在机器学习中,准确率是评估分类模型性能的一种常用指标。通常情况下,准确率的取值范围是0到1之间,表示分类正确的样本占总样本数的比例。然而,如果你的logistic回归模型的准确率超过100%,可能存在以下几种情况:

  1. 数据标签错误:检查数据集中的标签是否正确。如果标签被错误地标记为1或0,而实际上应该是其他值,可能会导致准确率超过100%。
  2. 数据集重复样本:检查数据集中是否存在重复的样本。如果同一个样本出现了多次,模型可能会在预测时多次计算该样本,从而导致准确率超过100%。
  3. 数据集不平衡:如果数据集中的类别分布不平衡,即某个类别的样本数量远远多于其他类别,模型可能会倾向于预测数量较多的类别,从而导致准确率超过100%。在这种情况下,可以考虑使用其他评估指标,如精确率、召回率或F1分数。
  4. 特征重复或相关性:如果数据集中存在高度相关的特征或重复的特征,模型可能会过度拟合,导致准确率超过100%。在特征工程阶段,应该对特征进行筛选和处理,确保它们具有独立性和相关性。

总结起来,logistic回归模型准确率超过100%可能是由于数据标签错误、数据集重复样本、数据集不平衡或特征重复或相关性等问题导致的。在实际应用中,应该仔细检查数据和模型,确保准确率的合理性。

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