机器学习之类别不平衡问题 —— ROC和PR曲线

写在前面：在CTR预估中，用户发生点击行为这类正样本显著少于负样本，那么用ROC来评价通常结果非常乐观，在网上调研了两天，对于不平衡问题，有多重评价方法， 尤其是PR曲线最常用，无论是竞赛还是实际场景中，这篇文章总结的非常全面，转载到这。 机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法

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