バイナリ KNN のパフォーマンスを改善する方法がわからないため、ここに投稿します。問題は、99.8% の特異度と 82% の感度しかないことですが、特異度よりも感度を高くしたいのです。私はこの分野は初めてで、これに取り組んで 1 か月しか経っていません。私の研究では、1 つのクラスのみでトレーニングされた異常検出器を使用しました。その場合、knn 分類子の感度を上げるために、しきい値の値を増やしました...異常検出器を比較する必要があるので2 クラスの分類器を使用すると、最初のケースで KNN がうまく機能するように見えます... 感度と特異度 (√Se*Sp) の幾何平均は、1 クラスの分類器では 0.95 であり、2 つのクラスではわずか 0.91 です。 -感度が低いため、クラス。私は正反対のことを期待していました... 誰か助けてくれますか?