我正在為不平衡的資料集制作 ROC 曲線，但它們看起來根本不像正常的 ROC 曲線。它們看起來更像階躍函式（參見提供的影像）。從我能找到的所有來源來看，這應該表明我的機器學習演算法是有效的，但我仍然得到很多誤報。如果我的演算法無效，為什么我的 ROC 曲線形狀那么好？有沒有更好的方法來衡量這個演算法有多“好”？謝謝！
uj5u.com熱心網友回復：
有時，ROC 曲線并不是分析不平衡資料集演算法的最佳方法，因為與低誤報率相比，“好”ROC 曲線的真陽性率較高，這有時會誤導不平衡資料集，因為真陽性率可能很高，但仍然貼錯標簽，因為多數階級主導了少數階級（正如你所提到的）。
相反，請嘗試 PR（precision-recall）曲線 - PR 曲線對于不平衡的資料集要好得多，因為不平衡資料不會影響精度。請參閱此鏈接：公關曲線
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標籤：Python
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