2020-02-27
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为什么样本不均衡，准确度没意义
举个十分简单的例子
假设有100个人 90个好人1个坏人
如果存在一个机器学习模型，遇到人就说好人，那么模型的预测结果将会是 全部都是好人。
利用准确率的计算方式 ACC = 90个好人预测正确/总共有100个人 = 0.9 得这个机器模型的预测准确率为90%
有没有感觉很奇怪，我猜硬币才只有50%正确率，怎么这个模型准确率这么高？
而且，这个模型不能给识别坏人。
其实原因有两个 1. 数据不平衡 2. 准确率不适合数据不平衡的情况
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