考虑一个二进制分类任务和一个实值预测器,其中较高的值表示对实例是正的更有信心。通过对输出设置一个固定的阈值,我们可以权衡召回率(=真阳性率)和假阳性率(Resp)。精度)。
根据相对类别频率,ROC和P/R曲线可以突出显示不同的属性;详情见Davis&Goadrich,“精确召回与ROC曲线之间的关系”,ICML 2006。
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考虑一个二进制分类任务和一个实值预测器,其中较高的值表示对实例是正的更有信心。通过对输出设置一个固定的阈值,我们可以权衡召回率(=真阳性率)和假阳性率(Resp)。精度)。
根据相对类别频率,ROC和P/R曲线可以突出显示不同的属性;详情见Davis&Goadrich,“精确召回与ROC曲线之间的关系”,ICML 2006。
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