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machine-learning - 二进制分类的准确率低于 50%

问题描述

我正在一个平衡的数据集上训练一个朴素贝叶斯分类器，其中正例和负例的数量相等。在测试时，我依次计算正类、负类和构成负类的子集的示例的准确性。但是，对于负类的某些子集，我得到的准确度值低于 50%，即随机猜测。我想知道，我是否应该担心这些结果远低于 50%？谢谢！

标签： machine-learningbinaryfloating-accuracytext-classification

解决方案

没有具体细节就不可能完全回答这个问题，所以这里是指导方针：

如果你有一个包含相同数量类的数据集，那么随机猜测平均会给你 50% 的准确率。

需要明确的是，您确定您的模型在您的训练数据集上学到了一些东西吗？训练数据集准确率是否高于 50%？如果是，请继续阅读。

假设您的验证集足够大以排除统计波动，那么低于 50% 的准确度表明您的模型确实有问题。

例如，您的类是否在验证数据集中以某种方式意外切换？因为请注意，如果您改为使用 1 - model.predict(x)，您的准确率将超过 50%。

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