详细内容或原文请订阅后点击阅览
什么是精确召回曲线以及它如何用于机器学习？
为什么重要：精确召回曲线是分类算法的精确度和召回率之间权衡的图形表示。
来源:人工智能+简介
简介使用现有数据训练机器学习模型是不够的。您还必须对其进行评估，以了解它在现实世界中是否会表现良好。有不同的评估指标，评估指标的选择取决于具体问题和数据的性质。一些指标可能特定于二元分类问题，而其他指标可能适用于回归或多类分类问题。根据问题的具体情况，某些指标可能更重要，例如假阳性或假阴性的成本。因此，根据要解决的问题选择最合适的指标非常重要。
在本文中，我们将回顾比较二元分类器的三个关键指标 - 精度、召回率和接收者操作特性 (ROC) 曲线。
另请阅读：前 20 种机器学习算法说明
另请阅读：前 20 种机器学习算法说明 另请阅读：前 20 种机器学习算法说明 前 20 种机器学习算法说明什么是精确召回曲线？
什么是精确召回曲线？在深入研究精确召回曲线之前，让我们先了解常用工具、准确率和混淆矩阵；以评估分类模型的性能。
混淆矩阵是一个表格，通常用于描述模型在已知真实值的一组数据上的性能。 它给出了实际值和预测值之间的比较，可以应用于二元分类以及多类分类问题。 它对于测量精确度、召回率、F1 分数和 AUC-ROC 曲线非常有用。混淆矩阵显示给定模型的真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量。