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为什么使用二进制精度作为度量标准会产生较高的准确率(95%)，而简单的准确率会产生较低的值(46%)

使用二进制精度作为度量标准可以产生较高的准确率（95%），而简单的准确率会产生较低的值（46%）的原因是：

二进制精度是一种更细粒度的度量标准，它将结果分为两个类别：正类和负类。正类表示预测结果为真，负类表示预测结果为假。这种二元分类的方式可以更准确地衡量模型的性能。
二进制精度考虑了四个重要的指标：真正例（True Positive，TP）、真负例（True Negative，TN）、假正例（False Positive，FP）和假负例（False Negative，FN）。通过计算这些指标，可以得出更全面的模型准确性评估。
简单的准确率只考虑了正确预测的样本数量与总样本数量之间的比例，它无法区分不同类别的预测结果。因此，简单的准确率无法准确地反映模型的性能。
二进制精度可以更好地评估模型在不同类别上的表现。它可以衡量模型对正类和负类的预测能力，从而提供更准确的性能评估。
在实际应用中，二进制精度可以用于评估各种分类任务，例如垃圾邮件过滤、疾病诊断等。通过使用二进制精度作为度量标准，可以更好地评估模型在不同任务中的准确性。

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【剑指Offer】机器学习面试题（1）

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数据不平衡的分类困难的本质原因： 1.不恰当的评估标准：传统的分类算法通常在假设类别平衡的前提下，采用分类准确率作为评价标准，以平均准确率最大化为目标当类别不平衡时，为达到精度最大化，往往会牺牲少数类的性能...是一种最简单的思路，利用降维技术降低数据数量，再采用集成学习方法提高准确率的本质特征，提高分类的准确率。 2）先对集成构建的个体子集降维，最后集成投票。...降维方法 Filter特征选择方法的评估直接依赖于数据集本身，通常认为相关性较大的特征或特征子集可获得较高的分类准确率。...CSRF算法借鉴了EG2算法的思想，EG2算法是在C4.5的基础上，修改了属性分裂度量，使用信息代价函数（ICF）作为分裂准则，这一准则同时权衡了信息增益和测试代价两方面的信息。...当小类预测不准确时，予以惩罚，减少多样性度量值，使得不能使小类分类正确的基分类器被抛弃，则可增加小类的分类准确率。为测试此多样性度量的有效性，集成选择的目标函数仅考虑准确率和多样性的简单求和。

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