Я использую метод LogisticReprofit() в scikit-learn для сильно несбалансированного набора данных. Я даже переключил функцию class_weight на автоматический.
Я знаю, что в логистической регрессии можно узнать, каково пороговое значение. для конкретной пары классов.
Можно ли узнать, каково пороговое значение в каждом из классов «Один против всех», которые создает метод LogisticReгрессия()?
Я ничего не нашел на странице документации.
Применяет ли по умолчанию значение 0,5 в качестве порогового значения? для всех классов независимо от значений параметров?
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/287 ... ikit-learn
