模型評估指標：P-R曲線和ROC曲線

在機器學習建模中，模型評估指標用於評估不一樣模型的優劣。算法 在分類任務中，最簡單的評估指標莫過於錯誤率和精度了，錯誤率表示的是錯誤分類的樣本個數佔總樣本個數的比例，精度則是1減去錯誤率。數組 錯誤率和精度的優勢是：它們不只僅適用於二分類問題，也一樣適用於多分類問題。機器學習 可是單單看錯誤率和精度兩個指標沒法很好的對模型進行合適的評估。一方面，如今很多的模型最終都是預測一個類別的機率值，爲了計算

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