如何解决根据不平衡类的 Precision 和 Recall 值选择哪个模型
我正在研究葡萄酒质量数据集，以预测葡萄酒的质量是好是坏。
我使用了多个分类模型并计算了它们的准确率/准确率/召回率，如下所示
但是，我不能依赖准确度分数，因为数据是不平衡的，即具有 Bad 类（1382 行）的数据大于 Good
类根据上述精度和召回率分数，我应该更喜欢哪种模型？为什么？
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