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| 文件:PR Curve.png | |
| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
|
|---|---|
| PR曲线 | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | PR Curve |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | PR |
| 功能亚类别 | 模型评估 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
PR曲线以召回率为横轴，精确率为纵轴，通过改变分类器的阈值来绘制曲线。PR曲线展示了在不同阈值下，分类器的精确率和召回率之间的关系。曲线上的每个点代表了分类器在特定阈值下的性能表现。PR曲线越靠近右上角（1, 1），表示分类器在各种阈值下都有较高的精确率和较高的召回率，即具有较好的性能。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 2个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | ROC曲线 |
| 下一节点 | 混淆矩阵 |
属性“Nodeicon”（作为页面类型）与输入值“File:”包含无效字符或不完整，并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。
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