https://www.zhihu.com/question/56662976
按照周志华老师《机器学习》中所说，假如反例998个，正例2个，那么只要学习方法学习一个永远将样本预测为反例的学习器，那么精度就能达到99.8%，这样的学习器是没有价值的。

关于正负样本不均衡的问题，最常见的方法就是过采样（如SMOTE）、欠采样（如EasyEnsemble）了，而像lr这样直接用概率做分类的，本来分类阈值是50%，所以可以根据正负样本比例调整阈值（叫做“阈值移动”）。

通过用不同的评价指标

不用准确率：准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数
尝试用 精确度，召回率等等

精确度：被分为正样本中，真的是正样本的比例（查准率）
召回率：有多少正样本被正确分出来了（查全率）
PR曲线：查准-查全率曲线
F1得分：2/F1 = 1/P + 1/R

混淆矩阵：

ROC曲线：（需要会手画，很重要）

y轴：TPR = 按某个阈值，正样本被分为正的个数/总的正例个数
x轴：FPR = 安某个阈值，负样本被分为正的个数/总的负例个数
以二者为坐标，建立曲线，越接近左上角，越好

auc：roc曲线下面的面积就是

面试一句话：一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。