人工智能与大模型2026-10-22 08:49:14

如何用XGBoost处理不平衡分类问题

XGBoost处理不平衡分类的核心方法是使用scale_pos_weight参数设置负正样本比，叠加采样策略并改用F1和AUC评估模型。比值为1:10时不做处理的XGBoost少数类召回率低于20%，参数调优后欺诈检测场景AUC可达0.97。实战中需结合阈值搜索做业务权衡。

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