Precision - Recall曲线的精确理解

一、Precision - Recall 的平衡

1）基础理论

调整阈值的大小，可以调节精准率和召回率的比重；
阈值：threshold，分类边界值，score > threshold 时分类为 1，score < threshold 时分类为 0；
阈值增大，精准率提高，召回率降低；阈值减小，精准率降低，召回率提高；
精准率和召回率是相互牵制，互相矛盾的两个变量，不能同时增高；
逻辑回归的决策边界不一定非是 ，也可以是任意的值，可根据业务而定：，大于 threshold 时分类为 1，小于 threshold 时分类为 0；
推广到其它算法，先计算出一个分数值 score ，再与 threshold 比较做分类判定；

2）举例说明精准率和召回率相互制约的关系（一）

计算结果 score > 0 时，分类结果为 ★；score < 0 时，分类结果为 ●；
★ 类型为所关注的事件；
情景1：threshold = 0

精准率：4 / 5 = 0.80；
召回率：4 / 6 = 0.67；
情景2：threshold > 0；

精准率：2 / 2 = 1.00；
召回率：2 / 6 = 0.33；
情景3：threshold < 0；

精准率：6 / 8 = 0.75；
召回率：6 / 6 = 1.00；

3）举例说明精准率和召回率相互制约的关系（二）
LogisticRegression() 类中的 predict() 方法中，默认阈值 threshold 为 0，再根据 decision_function() 方法计算的待预测样本的 score 值进行对比分类：score < 0 分类结果为 0，score > 0 分类结果为 1；
log_reg.decision_function(X_test)：计算所有待预测样本的 score 值，以向量的数量类型返回结果；
此处的 score 值不是概率值，是另一种判断分类的方式中样本的得分，根据样本的得分对样本进行分类；