机器学习中的PR曲线一定会过（1，0）这个点吗？第1页

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不过。

不知道是不是受西瓜书的影响，我没有记错的话，西瓜书在讲PR曲线的时候，给出的例子PR曲线看上去像是从(0,1)到(1,0)。

PR曲线横坐标是recall=tp/(tp+fn)，纵坐标是precision=tp/(tp+fp)，假如选取threshold为0，即所有example都被预测成positive，recall显然是1，precision变成正样本标签的比重。明显不等于0。

roc一定是从(0,0)到(1,1)的一条曲线的。

训练二分类器的时候，用roc_auc做metric有一定欺骗性，主要原因是因为样本比例不均衡。这样往往会造成auc看上去很好，到average precision却不高。具体可以参考这篇博客https://www.andybeger.com/2015/03/16/precision-recall-curves/

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