我有一个二元分类任务，我使用XGBClassifier分类器来拟合模型，并尝试使用测试集预测‘1’和‘0’。在这个任务中，我的训练数据非常不平衡，大多数是‘0’，少数是‘1’（当然测试集也是如此）。我的数据看起来像这样：

           F1         F2        F3   ….   Target    S1     2          4         5    ….     0    S2     2.3        4.3       6.4         1    …       …          …         ….         ..  S4000    3           6         7          0

我使用以下代码来训练模型并计算roc值：

  my_cls=XGBClassifier()  X=mydata_train.drop(['target'])  y= mydata_train['target']  x_tst=mydata_test.drop['target']  y_tst= mydata_test['target']  my_cls.fit(X, y)  pred= my_cls.predict_proba(x_tst)[:,1]  auc_score=roc_auc_score(y_tst,pred)

上述代码给我一个作为auc_score的值，但看起来这个值是针对一类使用这个my_cls.predict_proba(x_tst)[:,1]，如果我将其更改为my_cls.predict_proba(x_tst)[:,0]，它会给我另一个作为auc值的值。我的第一个问题是如何直接获得auc的加权平均值？我的第二个问题是如何选择正确的切点来构建混淆矩阵，因为我的数据非常不平衡？这是因为默认情况下分类器使用50%作为阈值来构建矩阵，但由于我的数据非常不平衡，似乎我们需要选择正确的阈值。我需要计算TP和FP，这就是为什么我需要这个切点。

如果我使用权重类来训练模型，它能解决这个问题吗（我的意思是，我可以默认使用50%的切点）？例如，像这样做一些事情：

My_clss_weight=len(X) / (2 * np.bincount(y))

然后尝试用这个来拟合模型：

my_cls.fit(X, y, class_weight= My_clss_weight)

然而，上述代码my_cls.fit(X, y, class_weight= My_clss_weight)在XGBClassifier中不起作用并给我错误。这在LogessticRegression中有效，但我希望在XGBClassifier中应用！有什么办法来处理这些问题吗？

回答：

回答你的第一个问题，你可以简单地使用roc_auc_score函数的weighted参数。

例如 –

roc_auc_score(y_test, pred, average = 'weighted')

回答你问题的第二部分，你能详细说明一下吗？我可以帮你解决这个问题。