在評估類別不平衡算法的效能時，選擇合適的評估指標至關重要。類別不平衡問題中，常常存在一種或多種類別的樣本數(shù)明顯少于其他類別，這會影響評估指標的表現(xiàn)。讓我們來分析一下每個選項：

1. **F1-Measure**：
- **優(yōu)點**：F1-Measure 是精確率（Precision）和召回率（Recall）的調(diào)和平均數(shù)，是衡量模型在處理不平衡數(shù)據(jù)集時性能的常用指標。
- **分析**：適合于不平衡數(shù)據(jù)集，因為它結(jié)合了精確率和召回率，能夠較好地反映少數(shù)類的分類效果。

2. **AUC (Area Under the Curve)**：
- **優(yōu)點**：AUC 表示 ROC 曲線下面積，衡量模型對所有可能的分類閾值的性能。能夠提供模型性能的總體概況。
- **分析**：AUC 可以較好地應對類別不平衡，因為它關注的是排序問題，而不是絕對的分類預測。

3. **Accuracy**：
- **缺點**：Accuracy 是正確分類的樣本占總樣本的比例。對于類別不平衡數(shù)據(jù)集，Accuracy 可能會高估模型的性能，因為模型只需預測多數(shù)類即可獲得高準確性。
- **分析**：不適合用來評估類別不平衡算法的效能，因為其不能準確反映模型對少數(shù)類的識別能力。

4. **G-Mean**：
- **優(yōu)點**：G-Mean 是識別率的幾何平均數(shù)，衡量模型在不同類別下表現(xiàn)的平衡性。
- **分析**：適用于不平衡數(shù)據(jù)，因為它能反映出模型對正負類的綜合識別能力。

綜上所述，**C: Accuracy** 是在類別不平衡情況下最不適合用來評估算法效能的指標。這是因為它可能會導致對模型性能的誤導性評價，尤其是在多數(shù)類占據(jù)絕對優(yōu)勢時。