不对成性分类的误差以及查准率和召回率的权衡

这里我们讨论的是偏斜类分类问题，即正负类的数据个数相差太多。以病人是否患癌症为例，训练集中不患癌症的比例约为99.2%，相比于患癌数目太多。 这种情况下，假设我们设计的算法的正确率为99%，但是你会发现，当我们设计一个结果恒等于不患癌的算法时，我们的正确率为99.2%，比之前设计的算法正确率高，但是这是一个欺骗我们的无效的算法。 所以这里我们，提出了查准率和召回率： 我们发现，在设置临界值时，要想

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