精確率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的優缺點是什麼？
在看到的幾個項目中都是用AUC來評價分類器的好壞，而不是使用精確率，召回率，F1值，請問這是什麼原因呢？他們各自有什麼優缺點和使用場景啊？首先交代下專業名詞： 準確率 - accuracy 精確率 - precision 召回率 - recall F1值 - F1-score ROC曲線下面積 - ROC-AUC （area under curve） PR曲線下面積 - PR-AUC ROC/AU
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