----实操练习：玩转逻辑回归之面部识别！//----

SMOTE混淆矩阵

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SMOTE化数据的分类报告 ， 显示训练和测试读数

我们可以看到这些数字与原始数字有很大不同 。 回想一下 ， 第一次我们的精度为96％ ， 召回率为92％ ， f1得分为94％ 。 通过SMOTE运行我们的数据后 ， 精确度为85％ ， 召回率为92％ ， f1得分为89％ 。 因此 ， 在尝试弥补阶级不平衡之后 ， 我们的模型实际上变得更糟 。

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