9、不平衡分类中的概率评估指标

于 2025-08-14 10:58:33 发布
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分类专栏： 破解不平衡分类难题 文章标签： 不平衡分类 概率评估指标 ROC曲线
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不平衡分类中的概率评估指标

1. 不平衡分类中的曲线评估

在不平衡分类问题中，ROC曲线和精确率 - 召回率曲线是重要的诊断工具。
- ROC曲线和精确率 - 召回率曲线 ：为二分类模型提供诊断工具。
- ROC AUC和精确率 - 召回率AUC ：提供总结曲线的分数，可用于比较分类器。
- ROC曲线和ROC AUC的局限性 ：在少数类样本极少的严重不平衡分类问题上可能过于乐观。

相关API如下：
| API名称 | 链接 |
| — | — |
| sklearn.datasets.make_classification API | https://scikit - learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.make_classification.html |
| sklearn.metrics.roc_curve API | https://scikit - learn.org

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