ROC曲线与“代价曲线”（cost-curve）的探究（1）

引言   很多分类器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则分为正类，否则为负类。   在不同的应用任务中，根据实际需要，可以选择不同的阈值。如果我们更加重视“查准率(Precision Rate)”，那么可以将阈值选得较大；如果我们更重视“召回率(Recall Rate)”，那么可以将阈值选得较小。   当样本分布给定的时候，对于特定的阈值，我们都

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