或者我们也可以从另一个角度考虑：条件概率。 我们假设X为预测值，Y为真实值。那么就可以将这些指标按条件概率表示：

精准率 = P（Y=1 | X=1）

召回率 = 灵敏度 = P（X=1 | Y=1）

特异度 = P（X=0 | Y=0）

从上面三个公式看到：如果我们先以实际结果为条件（召回率，特异度），那么就只需考虑一种样本，而先以预测值为条件（精准率），那么我们需要同时考虑正样本和负样本。所以先以实际结果为条件的指标都不受样本不平衡的影响，相反以预测结果为条件的就会受到影响。

2. ROC（接受者操作特征曲线）

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线，又称接受者操作特征曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域，用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力，ROC 曲线是基于混淆矩阵得出的。

ROC 曲线中的主要两个指标就是真正率和假正率， 上面也解释了这么选择的好处所在。其中横坐标为假正率（FPR），纵坐标为真正率（TPR），下面就是一个标准的 ROC 曲线图。

ROC 曲线的阈值问题

与前面的 P-R 曲线类似，ROC 曲线也是通过遍历所有阈值 来绘制整条曲线的。如果我们不断的遍历所有阈值，预测的正样本和负样本是在不断变化的，相应的在 ROC 曲线图中也会沿着曲线滑动。

如何判断 ROC 曲线的好坏？

改变阈值只是不断地改变预测的正负样本数，即 TPR 和 FPR，但是曲线本身是不会变的。那么如何判断一个模型的 ROC 曲线是好的呢？这个还是要回归到我们的目的：FPR 表示模型虚报的响应程度，而 TPR 表示模型预测响应的覆盖程度。我们所希望的当然是：虚报的越少越好，覆盖的越多越好。所以总结一下就是TPR 越高，同时 FPR 越低（即 ROC 曲线越陡），那么模型的性能就越好。 参考如下：

ROC 曲线无视样本不平衡

前面已经对 ROC 曲线为什么可以无视样本不平衡做了解释，下面我们用动态图的形式再次展示一下它是如何工作的。我们发现：无论红蓝色样本比例如何改变，ROC 曲线都没有影响。