数据不平衡时分类器性能评价（ROC曲线）

大家在将统计学习方法用于实际应用时，不免会遇到各类间数据不太平衡的情况。比如垃圾邮件的识别、稀有病情的诊断、诈骗电话识别、情感分析等等情况。导致数据不平衡的原因有很多，有可能是因为不恰当的采样方法，也可能真实的数据分布就是如此；然而真实的数据分布在大多数情况下我们是无从得知的，于是我们只好认为我们所取得的样本是“真实”的，再从中进行学习。那么针对数据不平衡有很多研究点，最近稍微调研了一下，这也算是

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