准确率（acc），代表分对的样本占所有样本的比例，在不平衡分类中不可信，比如当样本比例为99:1的时候，只需要让多数类都分对，准确率就可以达到99%，但实际上少数类却被全部分错了。
查准率，又叫精确率，用查准率比较好理解，字面理解就是查的准不准，就是希望我判断为真的样本，有哪些是确实的是正的样本
召回率(Recall, TNR, sensitivity)，就是实际为正的样本中有多少被正确识别为真了。
F1 是对查准率和召回率的权衡，可以用于不平衡分类评价指标
G-Mean，几何平均
TNR也叫特异度（speciality）TNR = TN/(TN+FP)
(a)(c)为ROC，(b)(d)为PR，(a)(b)样本比例1:1，(c)(d)为1:10
ROC曲线随着不平衡度的变化而变化较小，而PR曲线随着不平衡度的变化而变化明显，因此PR曲线更适合用于不平衡指标
AUC则是曲线下面的面积，一般是面积越大说明分类器效果越好
总的来说，常用的不平衡分类指标为PR曲线，GMean，F1
在多分类中
micro和macro的区别
micro是对整体的，比如求准确率，则求出所有类别的TP，FP，然后求microP
macro是最每个类别分别求准确率，然后求均值
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