Seraphineの小窝
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【7.1】非均衡分类问题
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原文中文，约3100字，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文讨论了非均衡问题在机器学习算法中的评价和处理方法，包括混淆矩阵、正确率、召回率、ROC曲线和AUC等分类性能度量指标。还介绍了基于代价函数的分类器决策控制和数据抽样方法。
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关键要点
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非均衡问题是指数据集中不同类别样本数量差异大的情况。
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混淆矩阵是评估分类器性能的重要工具，可以帮助理解分类错误。
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正确率和召回率是衡量分类器性能的两个重要指标，但难以同时优化。
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ROC曲线用于度量分类器在不同阈值下的表现，理想情况下应尽量靠近左上角。
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AUC值用于比较不同分类器的性能，完美分类器的AUC为1.0。
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代价敏感学习通过调整分类器的代价矩阵来处理非均衡问题。
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数据抽样方法包括欠抽样和过抽样，以平衡不同类别的样本数量。
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在处理罕见类别时，应保留所有正例样本，并对反例进行欠抽样。
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