类别不平衡问题 —— 各种评估指标

 类别不平衡问题 在二分类问题中，通常假设正负类别相对均衡（混淆矩阵），然而实际应用中类别不平衡的问题，如100, 1000, 10000倍的数据偏斜是非常常见的，比如疾病检测中未患病的人数远超患病的人数，产品质量检测中合格产品数量远超不合格产品等。在检测信用卡欺诈问题中，同样正例的数目稀少，而且正例的数量会随着时间和地点的改变而不断变化，分类器要想在不断变化的正负样本中达到好的检测效果是非常困难

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