机器学习分类问题中模型度量--P-R互逆及P-R曲线

在学习机器学习的模型性能度量中PR曲线的时候碰到了两个问题，P-R为什么互逆，以及PR曲线的原理。这两个概念我找到的资料对新人来说似乎都没有那么通俗易懂，所以自己尝试用比较白的语言做了一个解释。 首先来介绍四个概念 1.真正类 (True Positive : TP) 正类预测为正类 2.假负类 (False Negative : FN) 正类预测为负类 3.假正类 (False Positive

>>阅读原文<<