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在二分类问题中,当测试集的正负例数量不均衡时,以下评价方案哪

[单选题]
在二分类问题中,当测试集的正负例数量不均衡时,以下评价方案哪个是相对不合理的(假设 precision=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN))?
  • Accuracy:(TP+TN)/all
  • F-value:2*recall*precision/(recall+precision)
  • G-mean:sqrt(precision*recall)
  • AUC:曲线下面积
可以用一个实例来思考。假如需要找到有信用卡欺诈的案例,有欺诈行为的必然是总数里非常少的。设无欺诈为正样本,有欺诈为负样本,1000个总样本里有10个负样本,那么正负样本不均衡,哪怕把所有人都认为是没有欺诈的,正确率也有99%,但这并没有把需要找的欺诈案例找出来。
发表于 2020-02-28 17:11:26 回复(0)

正因样本不平衡所以不能用正确率

发表于 2020-02-14 14:40:54 回复(0)