偏斜类的误差度量
以预测肿瘤是否为恶性为例，我们使用逻辑回归模型，其假设函数hθ(x)，当y = 1时，我们可以预测肿瘤为恶性肿瘤；当y = 0时，我们可以预测肿瘤为良性肿瘤。
现假设逻辑回归模型在测试集上的误差为1%，这看似该模型非常完美。但根据我们的资料发现在训练集中只有0.5%的患者确为恶性肿瘤，这时此前的1%的误差就不是那么完美了。（注：本人对此处有点不解，测试集上的误差为1%，而训练集上我们可以确定有0.5%的患者确为恶性肿瘤，这为什么可以做出判断在测试集上的1%的误差就不是那么完美？）
为了便于理解，我们先看如下代码：
function y = predictCancer(x)
y = 0; % ignore x!
return
该代码中，y始终为0，即始终对肿瘤的预测为良性，则在训练集上的误差为0.5%。逻辑回归模型与上述代码对比，其误差可能比上述代码要高，这就能说明逻辑回归模型比上述代码要差吗？
答案当然是不能的。对于正样本数量远大于负样本数量的情况，我们将其称为偏斜类。对于这种情况，分类误差或精度作为评估度量就不太适用了。因此，对于出现偏斜类这种情况，我们引入查准率（Precision）和召回率（Recall）。
我们仍以预测肿瘤是否为恶性肿瘤为例，y = 1表示肿瘤为恶性肿瘤：
对于查准率而言，其值越高越好，表示患者为恶性肿瘤的可能性就越大；对于召回率而言，其值也越高越好，其表示在所有实际患者为恶性肿瘤的中，模型成功预测的百分比。
这对于上述代码中y = 0的算法，其召回率为0，从而得知其算法是不好的。
查准率与召回率之间的权衡
在逻辑回归中，我们知道假设函数hθ(x)的取值范围为0~1，当hθ(x) ≥ 0.5时，我们可以预测y = 1；当hθ(x) < 0.5时，我们可以预测y = 0。
我们以预测肿瘤是否为恶性肿瘤为例，现假设我们只有在非常确定的情况下，我们才能将肿瘤预测为恶性肿瘤，即y = 1。
此时，我们将临界点（Threshold）修改为0.7，即当hθ(x) ≥ 0.7时，我们可以预测y = 1；当hθ(x) < 0.7时，我们可以预测y = 0。这对情况下，我们的查准率和召回率会发生相应变化，即此时表现为高查准率和低召回率。
又假设我们不想对已患有恶性肿瘤的患者错过治疗，因此我们将临界点修改为0.3，即当hθ(x) ≥ 0.3时，我们可以预测y = 1；当hθ(x) < 0.3时，我们可以预测y = 0。此时查准率和召回率表现为低查准率和高召回率。
在不同的临界点的情况下，查准率和召回率可有如下函数图：
其中，函数曲线取决于逻辑回归模型的具体算法。
那么在偏斜类的情况下，我们如何根据查准率和召回率判断模型的好坏？这里我们引入F1 值（F1 Score，也可称为F Score），其公式为：
其中，P表示查准率，R表示召回率。
对于上图，根据F1 值我们可知Algorithm 1为较好的算法。
