ROC曲线和PR(Precision-Recall)曲线的联系

在机器学习中，ROC（Receiver Operator Characteristic）曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度，但是当处理一些高度不均衡的数据集时，PR曲线能表现出更多的信息，发现更多的问题。 1.ROC曲线和PR曲线是如何画出来的？ 在二分类问题中，分类器将一个实例的分类标记为是或否，这可以用一个混淆矩阵来表示。混淆矩阵有四个分类，如下表： actual positiv

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