爲什麼ROC曲線不受樣本不均衡問題的影響

在對分類模型的評價標準中，除了常用的錯誤率，精確率，召回率和F1度量外，還有兩類曲線：ROC曲線和PR曲線，它們都是基於混淆矩陣，在不同分類閾值下兩個重要量的關係曲線。 在二分類問題中，分類器將一個實例分類爲正樣本和負樣本，全部分類樣本可以用一個混淆矩陣來表示。混淆矩陣有四個分類，如下表: 對於PR曲線，它是精確率（precision，簡稱P）和召回率（Recall，簡稱R）的關係曲線，計算式如下

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