非平衡数据集LOGISTIC回归模型效果如何调优

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

最近要对活跃信用卡交易客户预测以后睡眠的概率，数据集是非平衡数据集（睡眠客户只占比7%）。
用普通的分层等比例抽样方法各抽70%样本训练模型，逻辑回归的结果如下：

可见标黄的两组客户分组不均匀（相比10%的客户占比，一组较大，一组较小）。

想咨询两个问题：
1.对于非平衡数据集，一般如何构造训练集能是模型效果较好？（试过睡眠、非睡眠客户各取5000个样本建模，效果不佳）
2.对于模型验证时如图所示的分组不均匀情况，造成的可能原因是什么？如何优化模型？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Logistic回归模型 logistic回归 logistic ogistic logisti 信用卡 模型 平衡 如何 样本

是否可以使用PSM方法匹配，然后进行回顾。再用回顾的结果记分，再次进行psm匹配。直到结果没有太大的改进为止。不知道是否可行。你如果有什么好的结果，请告诉我一下，非常感谢！

ryuuzt 发表于 2016-12-15 08:32
是否可以使用PSM方法匹配，然后进行回顾。再用回顾的结果记分，再次进行psm匹配。直到结果没有太大的改进为 ...

PSM方法是什么？