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python - SMOTE 使用時のロジスティック回帰の出力の変動
ターゲット変数に不均衡があるロジスティック回帰のケースに取り組んでいます。これを修正するために、SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) を使用していますが、回帰モデルを実行するたびに、混同行列に異なる数値が表示されます。SMOTE と Logistic Regression の呼び出し中に random_state パラメータを設定しましたが、まだ役に立ちません。私の機能でさえ、各反復で同じです。リコールの最高値は 0.81、AUC 値は 0.916 を一度取得できましたが、もう来ません。場合によっては、False Positives と False Negatives の値が急上昇し、分類子が非常に悪いことを示します。
ここで私が間違っていることを教えてください。以下はコードスニペットです。