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敏感度太低，在插入符号训练中AUC非常高，交叉验证重采样结果

敏感度太低是指在二分类问题中，模型对正样本的识别能力较弱，即较多的正样本被错误地预测为负样本。插入符号训练是一种用于增强模型对少数类样本的学习能力的方法，通过在少数类样本中插入符号来生成新的样本，从而平衡正负样本的比例，提高模型对少数类的识别能力。AUC（Area Under the Curve）是一种常用的评价指标，用于衡量二分类模型的性能，其取值范围在0.5到1之间，值越接近1表示模型性能越好。

交叉验证重采样是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集，并重复多次进行模型训练和评估。在每次训练中，将训练集进一步划分为训练子集和验证子集，用于模型的训练和调参。通过交叉验证重采样，可以更准确地评估模型的性能，并避免过拟合或欠拟合的问题。

针对敏感度太低的问题，可以采取以下方法来改善模型性能：

数据增强：通过插入符号训练等技术，增加少数类样本的数量，平衡正负样本比例，提高模型对少数类的学习能力。
特征工程：对原始数据进行特征提取、选择和转换，提取更有区分度的特征，以增强模型的分类能力。
模型选择和调参：尝试不同的机器学习算法和模型架构，调整模型的超参数，选择最优的模型和参数组合。
集成学习：通过集成多个模型的预测结果，如投票、平均等方式，提高模型的泛化能力和稳定性。
优化算法：选择合适的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam等，加速模型的收敛速度和性能。
调整决策阈值：根据实际需求和业务场景，调整分类模型的决策阈值，平衡准确率和召回率。

在云计算领域，敏感度太低的问题可能会涉及到数据安全和隐私保护等方面。腾讯云提供了一系列的云安全产品和解决方案，如腾讯云安全组、腾讯云堡垒机等，用于保护云上应用和数据的安全。具体产品和介绍可以参考腾讯云的官方网站：https://cloud.tencent.com/product/security

同时，腾讯云还提供了丰富的人工智能和大数据相关的产品和服务，如腾讯云机器学习平台、腾讯云数据湖等，用于支持敏感度太低问题中的数据处理和模型训练等任务。具体产品和介绍可以参考腾讯云的官方网站：https://cloud.tencent.com/product/ai

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重点！11个重要的机器学习模型评估指标

· 敏感度或查全率：在真实值是正例的结果中，正确模型预测的比重。 · 特异度：在真实值是负例的所有结果中，正确模型预测的比重。目前案例的准确率达到88％。...因此，他们会更关注高特异度。另一方面，消耗模型会更注重敏感度。混淆矩阵通常仅用于类输出模型。 2. F1分数在上一节中，讨论了分类问题的查准率和查全率，也强调了在用例中选择查准率和查全率的重要性。...下一节中，笔者将讨论在真正了解测试结果之前，如何判断解决方案是否过度拟合。概念：交叉验证交叉验证是任何类型数据建模中最重要的概念之一。...然后，在第二次迭代中，使用不同的样本集训练模型作为验证。在7次迭代中，基本上在每个样本集上都构建了模型，同时作为验证。这是一种降低选择偏差、减少预测方差的方法。...结语在训练样本上评估模型毫无意义。留出大量的样本来验证模型也是在浪费数据。k折交叉验证为我们提供了一种使用单个数据点的方法，可以在很大程度上减少选择偏差。

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如果CTR特征做的不好，那就非常容易过拟合。我们这边采用了多种方式来防止过拟合，分别是多折交叉提取特征，平滑，以及采样。...从表格中(5)可以看出，不使用五折交叉提取特征，训练集的auc比验证集的auc高很多，这就非常容易过拟合，导致线上结果很差，(2)->(3)的过程就是相差了一个平滑，从而导致训练集和验证集上的auc都有所下降...；此外，在我们的方法中加入了采样，是为了使得训练集和验证集结果都不会过拟合。...正如上表（4）所示，加入采样之后，训练集和验证集的auc都会有所降低，当然对非常近的数据可能不利，但是对训练集和测试集相隔比较远的数据，随热点的转移，CTR也会有所改善。 ?...在模型方面仅使用稳定性比较高的LightGBM，并且具有很好的解释性。从特征提取到模型训练仅使用三个小时完成，可以更高效的生成结果。单模型取得top2的成绩，从特征提取到模型训练可以短时间完成。

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