对于不平衡的数据集：
- 我们可以说 Precision-Recall 曲线比 ROC 曲线信息量更大，因此更准确吗？
- 在这种情况下，我们可以依靠 F1 分数来评估结果模型的技巧吗？
不平衡数据集信息量最大的曲线
数据挖掘
机器学习
分类
阶级失衡
不平衡学习
2022-02-04 19:21:38
1个回答
在Saito 和 Rehmsmeier 的“在评估不平衡数据集上的二元分类器时，Precision-Recall 图比 ROC 图更能提供信息”中，Precision-recall 曲线被认为比 ROC 曲线更有用。他们认为 ROC 可能会导致对特异性的错误视觉解释。
F1 分数同样平衡了准确率和召回率。在某些领域，更重的权重精度（F < 1）或召回率（F > 1）可能更有用。
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