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深度学习 500问
什么样的分类器是最好的?
对某一个任务，某个具体的分类器不可能同时满足或提高所有上面介绍的指标。
如果一个分类器能正确分对所有的实例，那么各项指标都已经达到最优，但这样的分类器往往不存在。比如之前说的地震预测，既然不能百分百预测地震的发生，但实际情况中能容忍一定程度的误报。假设在 1000 次预测中，共有 5 次预测发生了地震，真实情况中有一次发生了地震，其他 4 次则为误报。正确率由原来的 999/1000=99.9 下降为 996/10000=99.6。召回率由 0/1=0%上升为 1/1=100%。对此解释为，虽然预测失误了 4 次，但真的地震发生前，分类器能预测对，没有错过，这样的分类器实际意义更为重大，正是我们想要的。在这种情况下，在一定正确率前提下，要求分类器的召回率尽量高。