2018-12-13

2018-12-13  本文已影响0人  kennqiang小丁

本周工作:

对特征数据集进行分类预测时,由于数据处理不当,出现过拟合现象,虽然总体准确率较高,但是在正样本上的f1score只有60%;改变了数据处理方式:为不同类别样本增加权重(正样本的F1score约为72%,负样本f1score为95%)、对数据进行正则化(对隐藏层进行dropout之后正样本的f1达到了75%)、神经网络层数的设置(添加了一个隐藏层)

准备下周的论文讲解。

下周工作:

尝试更多的预测方法。

对采集到的数据集进行特征提取等方面的处理,并进行分类实验。

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