ROC曲线如何避免样本不平衡的影响

在对分类模型的评价体系中除了我们常说的错误率精确率召回率和F1值之外还有两类重要的评估工具ROC曲线与PR曲线这些图形均建立在混淆矩阵的基础之上它们分别展示了在不同分类阈值下两个关键指标之间关系的曲线图

对于二分类问题而言，在使用该分类器时，每个实例会被划分为正类或负类。在实际应用中，则可以通过构建一个混淆矩阵来全面展示这些分类结果。其中该混淆矩阵由四部分组成：第一部分（真阳性）对应于被正确识别为正类的情况；第二部分（假阳性）则指被错误归类为正类的情形；第三部分（真阴性）反映了正确识别为负类的数据；第四部分（假阴性）则代表未能识别到应为负类的例子。具体来说，在此混淆矩阵中：第一行第一列对应的是所有真实正面案例中被正确判断的数量；第一行第二列则是被误判为正面但实际上是反面的情况；第二行第一列记录的是反面案例中被误判为正面的数量；而第二行第二列则是所有反面案例中被正确识别的数量。

在PR曲线上, 该曲线表示精确率（precision, 简称为P）与召回率（Recall, 简称为R）之间的关联曲线, 其计算表达式如下：

$P=\frac{TP}{TP+FP},R=\frac{T