我已经设置了我的第一个scikit-learn示例，我正试图衡量我的预测的准确性。我已经将训练和测试列表设置得很好，但即使我给它随机值，我的准确率也达到了0.95。
这看起来是因为我正在检查0/1标签，95％的标签是0，所以它猜测0并获得0.95准确度（我认为？）。显然这不是我想要的。
如何判断我的分类器是否正常工作，以及如何获得有意义的准确度值？
答案 0 :(得分：1)
你有一个明确的阶级不平衡问题。您的分类器始终预测0，因为它知道95％的时间都是正确的。您可以通过调整拟合分类器上的predict(X_test)来检查这一点。如果所有值均为0，您就知道情况就是这样。
为了更好地了解模型的效果，您可以对标有1的数据进行上采样，或者对标有0的数据进行下采样。您可以使用此package构建scikit-learn并实现许多重新采样方法。或者，您可以使用scikit了解resampling方法。哪个会为你引导新的数据点。