学者警示类别不平衡下准确率的误导性

一位西班牙学者(著有《Inteligencia artificial para estudiantes de ciencias》)用极端例子说明科学场景中「准确率」指标的陷阱：若 10000 个样本中仅 10 个阳性，一个永远预测阴性的最简分类器准确率高达 99.9%，却一个目标事件都发现不了。该案例提醒科研人员在类别不平衡数据上不能迷信准确率，需结合其他指标评估模型真实发现能力。

2026-09-17 ~ 2026-09-17 · 2 条相关