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为解决绝大部分传统的以精度准则为优化目标而获得的分类器不适于不平衡数据学习（IDL）的问题,文中通过在支持向量机（SVM）模型上进行＂元学习＂,研究了精度、平衡精度、几何平均、F1得分、信息增益、AUC（ROC曲线下方图面积）以及文中新提出的GAF和GBF等评价准则对IDL的影响.在16个来自UCI的不平衡数据集上进行了仿真实验.对实验结果的统计分析表明：不同准则对分类器性能的影响有显著差异;即便是对于先进的学习方法支持向量机（SVM）而言,若以精度准则最大化选择分类器,那么得到的SVM分类器也容易偏向预