模型评估指标：(P-R 和 ROC 曲线)

在机器学习建模过程中，模型评估指标被广泛用于衡量各类模型的性能差异。

对于分类任务而言，最基础的评估标准便是错误率与精度。其中，错误率指的是被错误分类的样本数量占全部样本总量的比例，而精度则等于1减去错误率。

错误率和精度的优势在于：它们不仅适用于二分类问题，也可以拓展至多分类场景中。

然而，仅依赖错误率和精度两个指标难以全面、准确地对模型进行评价。首先，当前许多模型最终输出的是某一类别的概率值，在计算错误率与精度时需设定一个阈值以判定正例与反例。这一操作实际上引入了新的超参数，从而增加了模型的复杂性及不确定性。

其次，以周志华老师在《机器学习》[1]一书中提到的西瓜例子为例，在挑选西瓜时人们更关心的是：所选西瓜中有多少比例是好瓜，或者好瓜中有多少比例被成功挑选出来。而错误率和精度无法对这类比例关系进行有效衡量。

相较于错误率和精度，准确率（Precision）与召回率（Recall），以及真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）在模型评估方面具有更强的适用性。

本文将首先阐述各项指标对应的数学表达式及其基本含义，并进一步介绍P-R曲线与ROC曲线的相关内容。最后将分析这两类曲线之间的关联性与区别，并探讨如何根据实际需求进行选择。

一：基本定义

在处理二分类任务时，样本的真实类别与预测类别之间存