在机器学习领域，特别是在处理数据不平衡问题时，平衡准确率是一个重要的评估指标。它用于衡量二分类和多类分类问题中的模型性能。平衡准确率的定义是基于每个类别的召回率的平均值来计算的。当调整参数设置为False时，平衡准确率的最佳值为1，最差值为0。
平衡准确率的计算公式考虑了每个类别的样本数量，使得在类别不平衡的情况下，模型的性能评估更加公平。这种评估方式有助于避免模型偏向于多数类，从而忽略了少数类的存在。
在实际应用中，可以通过调整参数来对平衡准确率进行调整，使得随机性能的得分为0，而完美性能的得分保持在1。这种调整有助于更准确地评估模型在不平衡数据集上的表现。
平衡准确率的计算可以通过编程实现。例如，在Python中，可以使用scikit-learn库中的balanced_accuracy_score函数来计算。这个函数接受真实的目标值和预测的目标值作为输入，并返回一个浮点数，表示平衡准确率的得分。
from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score
# 真实目标值
y_true = [0, 1, 0, 0, 1, 0]
# 预测目标值
y_pred = [0, 1, 0, 0, 0, 1]
# 计算平衡准确率
balanced_accuracy = balanced_accuracy_score(y_true, y_pred)
print(balanced_accuracy)
除了平衡准确率，还有其他几种评估指标，如平均精度得分、精确度得分、召回率得分和ROC AUC得分，它们都可以用来衡量分类模型的性能。这些指标各有侧重点，因此在实际应用中，可能需要根据具体问题选择合适的评估指标。
平衡准确率的概念最早由Brodersen等人在2010年的国际模式识别会议上提出。随后，John D. Kelleher等人在2015年出版的《预测数据分析的机器学习基础：算法、实例和案例研究》一书中进一步阐述了这一概念。这些文献为理解和应用平衡准确率提供了理论基础。
在实际应用中，平衡准确率的计算可以帮助更好地理解模型在处理不平衡数据集时的表现。例如，在一个二分类问题中，如果一个类别的样本数量远多于另一个类别，那么使用传统的准确率评估可能会导致对模型性能的高估。而平衡准确率则通过考虑每个类别的召回率，为提供了一个更加全面和准确的评估结果。