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
posted @ 2019-11-07 18:26 百家齐鸣 阅读(851) 评论(0) 推荐(0) 编辑