2020-09-25
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样本不平衡问题的评价指标是什么？
准确度这个评价指标在类别不均衡的分类任务中并不能work。
几个比传统的准确度更有效的评价指标：
混淆矩阵(Confusion Matrix)：使用一个表格对分类器所预测的类别与其真实的类别的样本统计，分别为：TP、FN、FP与TN。
精确度(Precision)
召回率(Recall)
F1得分(F1 Score)：精确度与找召回率的加权平均。
特别是：
Kappa (Cohen kappa)
ROC曲线(ROC Curves)
52.1454
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