ROC曲線與「代價曲線」（cost-curve）的探究（1）

引言   很多分類器是爲測試樣本產生一個實值或概率預測，然後將這個預測值與一個分類閾值進行比較，若大於閾值則分爲正類，否則爲負類。   在不同的應用任務中，根據實際需要，可以選擇不同的閾值。如果我們更加重視「查準率(Precision Rate)」，那麼可以將閾值選得較大；如果我們更重視「召回率(Recall Rate)」，那麼可以將閾值選得較小。   當樣本分佈給定的時候，對於特定的閾值，我們都

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