¶尝试
python train_with_pre_data.py -unit_list 84 34 12 4 2 -gpu_id 0 -evaluate_method auc -use_relu True -use_GMP True -use_bn True -sample 1_3 -use_whole_data 1
¶修改 threshold
把0.5改成0.6，试一下结果(epoch 和 最后都改了)
1 | y_pred_val_rfc[i] > 0.6 |
仍旧是0.94444
激进一点：
改成 0.7
结果仍然 没变，可能是我傻了，但是为什么会不变呢？
¶调整学习率
从0.001到0.005，看结果怎么样
都变成0.5了………………
那我改成0.002试一下
结果还是刚才那个，太南了
¶调整unit_list
python train_with_pre_data.py -unit_list 21 13 12 4 2 -gpu_id 0 -evaluate_method auc -use_relu True -use_GMP True -use_bn True -sample 1_3 -use_whole_data 1
改成 21 13 12 4 2
做了两次实验，一次 90.00一次 93.3333
再改 84 126 34 12 4 2
这次终于有长进了：
0.9481481481481482
再改 84 126 140 34 12 4 2
这个到0.9518518518518518了，不错不错
再改 84 126 140 180 34 12 4 2，这个就不是很好了，结果是 0.9407
再改 84 126 140 134 12 4 2 不行，94.44
再改84 126 140 34 124 2，95.185
试一试 1：6比例的，效果非常差，85