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在CatBoost中测量AUPRC

是评估二分类模型性能的一种指标。AUPRC代表平均精确度-召回率曲线下的面积，是一种常用的模型评估指标之一。

AUPRC的计算方法是通过绘制精确度-召回率曲线，然后计算曲线下的面积来得到的。精确度是指模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率是指模型能够正确预测为正例的样本占所有真实正例的比例。

AUPRC的优势在于对于不平衡数据集的评估效果更好，因为它关注的是正例的预测性能。在处理不平衡数据集的二分类问题时，AUPRC能够更准确地反映模型的性能。

CatBoost是一种梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在处理分类问题时具有很好的性能。对于测量AUPRC，CatBoost提供了相应的函数和方法来计算和评估模型的性能。

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