如题,目前模型预测准确率不高,以下是我的解决方法,请教各位是否可行。
我有两个年份数据,A年份数据缺失比较严重,合并B年份数据建模后预测准确率不高,因此我只保留A年份结局事件(阳性结果),再次合并A、B年份数据建模后,预测准确率大大提高,请问此法对模型的可行性、可信度是否有影响?如果有影响,我这也算是提高样本量来优化模型预测率,为啥不行?
如题,目前模型预测准确率不高,以下是我的解决方法,请教各位是否可行。
我有两个年份数据,A年份数据缺失比较严重,合并B年份数据建模后预测准确率不高,因此我只保留A年份结局事件(阳性结果),再次合并A、B年份数据建模后,预测准确率大大提高,请问此法对模型的可行性、可信度是否有影响?如果有影响,我这也算是提高样本量来优化模型预测率,为啥不行?
参考一下:https://cloud.tencent.com/developer/article/1089468
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