模型评估指标：P-R曲线和ROC曲线

在机器学习建模中，模型评估指标用于评估不一样模型的优劣。算法 在分类任务中，最简单的评估指标莫过于错误率和精度了，错误率表示的是错误分类的样本个数占总样本个数的比例，精度则是1减去错误率。数组 错误率和精度的优势是：它们不只仅适用于二分类问题，也一样适用于多分类问题。机器学习 可是单单看错误率和精度两个指标没法很好的对模型进行合适的评估。一方面，如今很多的模型最终都是预测一个类别的几率值，为了计算

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