因此,AUPR值相对较低。 此外,AUC和AUPR的计算方式也不同,AUC值的计算不受阈值选择的影响,而AUPR值的计算会受到阈值选择的影响。 综上所述,机器学习算法中AUC值高而AUPR值相对较低可能是因为模型在类别不平衡的情况下,更关注召回率而忽视精确率的影响。 2. AUC值高和AUPR值相对较低对机器学习模型可靠性有何影响...
拟合和欠拟合评估方法 留出法 交叉验证法 自助法性能度量 混淆矩阵 准确率Accuracy= (TP+TN) / (TP+FN+FP+TN) 精确率Precision=TP/ (TP+FP) 召回率Recall=TP/ (TN+FN)F-scoreROC曲线AUCROC曲线下的面积PR曲线 R中快速绘制PR曲线并计算AUPR-modEvA包 ...