本周工作：
对特征数据集进行分类预测时，由于数据处理不当，出现过拟合现象，虽然总体准确率较高，但是在正样本上的f1score只有60%；改变了数据处理方式：为不同类别样本增加权重（正样本的F1score约为72%，负样本f1score为95%）、对数据进行正则化（对隐藏层进行dropout之后正样本的f1达到了75%）、神经网络层数的设置（添加了一个隐藏层）
准备下周的论文讲解。
下周工作：
尝试更多的预测方法。
对采集到的数据集进行特征提取等方面的处理，并进行分类实验。
本周工作：
对特征数据集进行分类预测时，由于数据处理不当，出现过拟合现象，虽然总体准确率较高，但是在正样本上的f1score只有60%；改变了数据处理方式：为不同类别样本增加权重（正样本的F1score约为72%，负样本f1score为95%）、对数据进行正则化（对隐藏层进行dropout之后正样本的f1达到了75%）、神经网络层数的设置（添加了一个隐藏层）
准备下周的论文讲解。
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尝试更多的预测方法。
对采集到的数据集进行特征提取等方面的处理，并进行分类实验。
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本文标题：2018-12-13
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