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機器學習之類別不平衡問題 —— ROC和PR曲線
時間 2020-12-20
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寫在前面:在CTR預估中,用戶發生點擊行爲這類正樣本顯著少於負樣本,那麼用ROC來評價通常結果非常樂觀,在網上調研了兩天,對於不平衡問題,有多重評價方法, 尤其是PR曲線最常用,無論是競賽還是實際場景中,這篇文章總結的非常全面,轉載到這。 機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 (2) —— ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 採樣方法
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