ROC曲線和PR(Precision-Recall)曲線的聯繫

在機器學習中，ROC（Receiver Operator Characteristic）曲線被廣泛應用於二分類問題中來評估分類器的可信度，但是當處理一些高度不均衡的數據集時，PR曲線能表現出更多的信息，發現更多的問題。 1.ROC曲線和PR曲線是如何畫出來的？ 在二分類問題中，分類器將一個實例的分類標記爲是或否，這可以用一個混淆矩陣來表示。混淆矩陣有四個分類，如下表： actual positiv

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