机器学习测试集正确率越高就代表这个模型越好吗？

2021-04-22 阅读量: 510

数据分析师

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这种观点是不对的，并不是说在测试机上精度越高的模型就一定越好，尤其是这种正负样本差距可能会很大的问题。

比如你这个癌症的发病率在样本里总共才10%，那么一个一直判断为没有癌症的模型就能够获得90%的精度，但显然这种模型没有任何的作用。

现实里对这种问题，你可以先解决数据不均衡的问题，像是修改loss的计算或者重复采样之类的最后评判模型的好坏的时候，不要去看模型的正确率，而是去看看每种模型的查准率、回收率或者AUC(Area under Curve)：Roc曲线下的面积

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