机器学习笔记1：ROC和GINI
ROC和GINI 一、imbalanced classification problem 一些简单的分类问题可以用accuracy来衡量分类模型的优劣，而对于观测样本差距较大的分类问题（imbalanced classification problem）则须采取其他方法衡量。 例如，贷款反欺诈问题，假设总共有1000个诚实样本，10个欺诈样本，如何评价以下两个模型的优劣： 模型1：10个欺诈样
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