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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