假设我们有1000个珠子，其中900个是红色的，100个是蓝色的。当我使用SKlearn分类器集合处理这个问题时，
score = clf.score(X_test, y_test)
得到的分数大约是0.9。然而，当我查看预测结果时，我发现它将所有珠子都预测为红色，这就是它如何得出90%准确率的原因！请告诉我我做错了什么？更重要的是，当这种情况发生时意味着什么？有没有更好的方法来衡量准确性？
回答：
当你有一个不平衡的数据集，并且选择了accuracy作为你的评估指标时，可能会发生这种情况。原因是通过总是决定为红色，模型在准确性方面实际上表现得还不错，但正如你所注意到的，模型是无用的！为了克服这个问题，你有一些替代方案，例如：
1. 使用其他指标，如AUC（ROC曲线下面积）等。
2. 为类别使用不同的权重，并对少数类别赋予更多权重。
3. 使用简单的过采样或欠采样方法，或者使用更复杂的方法，如SMOTE、ADASYN等。
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你遇到的问题在现实世界的应用中相当常见。
