我正在构建一个预测模型，在此模型上我预测客户是否会再次订阅。我已经有了数据集，问题是它不平衡（NO 多于 YES）。我相信我的模型是有偏差的，但是当我检查训练集和测试集的准确率时，准确率非常接近（训练集为 0.8879，测试集为 0.8868）。我感到困惑的原因是，如果我的模型有偏差，为什么我的训练和测试集的准确性接近？还是我的模型没有偏见？
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快速响应：是的，您的模型很可能将所有内容预测为Majority Class。
让我们以更简单的方式考虑它。您在训练过程中有一个优化器，它试图最大化准确性（最小化错误分类）。假设您有一个包含 1000 张图像的训练集，并且该数据集中只有 10 只老虎，并且您打算学习一个分类器来区分老虎和非老虎。
优化器很可能会为每张图像预测总是非老虎。为什么？因为它是一个更简单的模型，更容易（在更简单的空间中）实现，而且它的准确率也达到了 99%！
我建议您阅读有关imbalanced data问题的更多信息（这似乎是一个很好的开始https://machinelearningmastery.com/what-is-imbalanced-classification/）根据您要解决的问题，您可能会尝试down-sampling，或over-sampling更高级的解决方案，例如更改损失函数和指标，使用 F1 或 AUC 和/或进行排名而不是分类。
于 2020-03-16T17:31:21.527 回答