python - 如何评估 XGboost 给出的预测概率？
问题描述
我有一个不平衡的二元分类问题。正负类的比例约为1:10。我训练了一个 XGBoost 树模型，以使用连续和分类数据作为输入来预测这两个类。
使用这个 XGBoost 库，我预测使用predict_proba. 我假设这里输出的概率值是这些新测试数据是正类的可能性？假设我有一个带有测试标签的完整测试集，我如何评估这些（我假设的）可能性的质量？
解决方案
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