不平衡學習算法的評估指標

不平衡學習算法的評估指標 先來看下類不平衡的定義：對於二元分類問題，存在類別分佈不平衡的問題，即某一類別的樣本數量遠遠多於另外一類（分別稱爲多數類和少數類）。具備這樣特徵的二元分類數據集被稱爲不平衡的（Imbalanced Data），有時候也稱（skewed data）。 分類錯誤率做爲傳統分類學習的評估指標，顯然沒法適應於不平衡分類問題。至於爲何，這裏給你們舉個例子解釋一下： 看上面這個例子，

>>阅读原文<<