非均衡分类问题
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非均衡分类问题是指在分类器训练时正例数目和反例数目不相等（相差很大）。该问题在错分正例和反例的代价不同时也存在。本文提供几种度量分类器性能的方法
1 预测准确率
预测准确率指的是预测正确的样本占所有测试样本的比率
2正确率与召回率
正确率指的是预测为正例且预测正确的样本占预测为正例的样本的比率
召回率指的是预测为正例且预测正确的样本占真正正例的样本的比率
3 ROC曲线
另一个用于度量分类中的非均衡性的工具是ROC曲线（ROC curve）， ROC代表接收者操作特征（receiver operating characteristic），它最早在二战期间由电气工程师构建雷达系统时使用过。图7-3给出了一条ROC曲线的例子。
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