吳恩達機器學習--學習筆記

68 Skewed Class 偏差分類 對於Skewed Class（即各分類的的樣本佔比差距巨大的分類問題），我們無法採用準確率來評判一個模型的好壞（比如癌症的例子，假如癌症患比只有0.5%，這時候我們只要設定一個模型將所有樣本均判定爲非癌症患者，就可以達到95.5%的準確率，但是顯而易見這個模型是個垃圾模型）。 對於這種偏差分類，我們採用如下指標來衡量模型好壞： 查準率 precision

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