摘要：在现实收集的样本中，正负类别不均衡是现实数据中很常见的问题。一个分类器往往 Accuracy 将近90%，但是对少数样本的判别的 Recall 却只有10%左右。这对于我们正确找出少数类样本非常不利。 举例来说：在一波新手推荐的活动中，预测用户是否会注册的背景下，不注册的用户往往是居多的，这个正负比 阅读全文