我们希望AUC的面积越大越好。 对于多分类 一般两种做法: Macro-averaging,计算每个类别的Re,Re,F1F1 = \frac{2*P*R}{R+P}(跟下面有些不同),最后算平均。 Micro-averaging:每一个类别不分类,统计全部,先加后除。 PR-AUC 同样也是根据阈值\theta把Pr和Re计算出来。 y= np.array([1, 1, 2, 2]) y_...