如何避免模型准确性误导？2024类别不平衡解决方案详解

准确性是性能的整体衡量指标，但总体准确性可能会产生误导，尤其是在类别分布不平衡且正确预测少数类很重要的情况下（Bressler, 2024）。一个模型可以通过正确预测多数类来获得高准确率，即使它始终错误地分类少数类，这会给人留下性能良好的错误印象（Bressler, 2024）。重要的是要确定模型在谱系两端的准确性。