为啥准确率不是个很好的评估标准用作为评估标准为啥有局限性

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准确率是分类问题中最直观最简单的评价标准,但是我们在实际项目中并未用准确率作为评估标准,为啥呢,因为我们的数据并不是正负样本一比一的(多分类问题中 label 也通常不是等比的), 比如,当某个二分类问题中负样本占 90%,如果一个模型把所有样本都预测为负样本,也可以得到 90% 的准确率,就是说当不同类别的样本比例不均衡是,占比较大的类别就成为了影响准确率的最主要因素,所以通常我们不会用准确率作为评价标准

正文完
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