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    And in some cases, asymmetric cost can be applied to FP and FN. But the point of accuracy and F score is to check the overall performance of a model or compare performance among several models. Indeed, with data in hand as data scientist, cost minimization might be always possible. But I am curious about do data scientist in practical need the distribution(or variation)of the solution of decision problem. I would like to know if you could share some with me.Thx $\endgroup$ $\begingroup$ Personally, I would always evaluate the goodness of fit of a model on the basis of the conditional probabilities it predicts. So I would always compare models using a proper scoring rule like log-loss, use bootstrapping to make sure the improvement is not noise, and maybe supplement with AUC. $\endgroup$ $\begingroup$ I don't think that is true. AUC is specifically built to be insensitive to class imbalance, I've done extensive simulations on this and found that to be true. Also, when comparing models, they should be build on data sets sampled from the same population, making any issue with class imbalance nill. $\endgroup$ $\begingroup$ answered Aug 4, 2018 at 13:54. $\begingroup$ Your definition of ”data imbalance” is such that you'd pretty much always use F1-score, so this isn't much help.

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