machine-learning - ROC 曲線は良好だが適合率と再現率の曲線が悪い

Question

よくわからない機械学習の結果があります。私はpython sciki-learnを使用しており、約14の機能の200万以上のデータがあります。'ab' の分類は適合率と再現率の曲線ではかなり悪いように見えますが、Ab の ROC は他のほとんどのグループの分類と同じくらい良いように見えます。それを説明できるものは何ですか？

Answer 1

クラスのアンバランス。

ROC 曲線とは異なり、PR 曲線は不均衡に非常に敏感です。不均衡なデータで良好な AUC を得るために分類子を最適化すると、適合率と再現率の結果が低くなる可能性があります。