在非平衡的数据集中,我们不能单独的看一个模型的准确度。比如:一个数据集中的患病人群数据占5%,不患病的人群数据占95%。此时有两个分类器:

此时:A分类器的准确率为95%,B分类器的准确率为90%。但是A分类器对负例的准确率为0%,B分类器对负例的准确率为100%。

针对以上的情况,我们就要从正例的准确度和负例的准确度来综合衡量分类器的优劣。

评价指标:

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