blocks|key|479781|text|我认为你必须在你的列车数据上试试SMOTE或SMOTETomek。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|479782|SMOTE和SMOTETomek算法可在不平衡学习：击打中使用|479783|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://imbalanced-learn.org/stable/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html#smote^0|G|5|M|A|0|0|5|6|A|Q|2|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@$9|Q|A|R|B|C]|$9|S|A|T|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|C]|$9|X|A|Y|B|C]]|D|@$9|Z|A|10|1|11]]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|12|8|@]|D|@]|E|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|E|$N|O]]]]

i think you must try SMOTE or SMOTETomek on your train data before fitting .
SMOTE and SMOTETomek algorithms available in imbalanced-learn : <a href="https://imbalanced-learn.org/stable/references/generated/imblearn.over_sampling.SMOTE.html#smote" rel="nofollow noreferrer">SMOTE</a>

I am working on a anaomaly detection/classification problem. 
I trained a model HistGradientBoostingClassifier in sklearn. 
The dataset is imbalanced, so I used f1 score as the metric to validate the model performance. 
The model seems to perform well during the fitting process with GridSearchCV, and it performed well too on the test set. 
<a href="https://i.stack.imgur.com/fXhSu.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/fXhSu.jpg" alt="The model seems to perform well during the fitting process" /></a>
However, when I tested it with new dataset, the model performance is very bad
<a href="https://i.stack.imgur.com/XoSSX.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/XoSSX.png" alt="the model performance is very bad" /></a>
So I have a few questions:
<ol>
<li>In the first image, you can see train loss is much less than the validation loss. Is this an indication of overfitting ?</li>
<li>If it is overfitting, why does it perform well on the test data(f1 score is about 0.9) ?</li>
<li>Why does it perform so bad on new data ? (f1 score is about 0.06 in the 2nd image)</li>
<li>What should be my next step to tackle this problem ?</li>
</ol>

Model perform badly on test data

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问模型在测试数据上表现不佳
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