一般来说，PR-AUC被计算为不同的方法是因为average_precision_score()和auc()函数计算精度-召回曲线上...
也与曲线下面积相等。在实践中,该积分的值近似于在每个可能的阈值处的精确度乘以召回率的变化值之和: 其中,N是检索出的图片集数量, P(k) 是截止到前 k 个图片的对应的精度, delta r(k) 是前 k 个图片与前 k-1 个图片对应的召回率的变化值。 在我们的例子中,也就是(1 * 0.2) + (1 * 0.2) +...
1.ap = average_precision_score(y_test,y_pred_prob)ap = 遍历阈值，循环计算的结果，有没有发现...