精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？
在看到的几个项目中都是用AUC来评价分类器的好坏，而不是使用精确率，召回率，F1值，请问这是什么原因呢？他们各自有什么优缺点和使用场景啊？首先交代下专业名词： 准确率 - accuracy 精确率 - precision 召回率 - recall F1值 - F1-score ROC曲线下面积 - ROC-AUC （area under curve） PR曲线下面积 - PR-AUC ROC/AU
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