В документации он описывает average_precision_score как область под кривой критического значения. Мне трудно понять, что означает эта область?Разница между sklearn между average_precision_score vs precision_score
Какова эта метрика, отличная от только точной оценки точности.
Прецизионная кривая рассчитывает точность и отзыв для разных порогов вероятности p. Для p=0 все классифицируется как 1, поэтому отзыв будет 100%, а точность будет равна 1 в вашем тестовом наборе данных. Для p=1 ничего не классифицируется как 1, поэтому напомнить будет 0%, а точность будет равна 0. Для p=0.5 это то, что precision_score говорит вам, однако, вы, вероятно, не захотите использовать этот порог в вашей последней модели, вы выберете другой порог в зависимости от количества ложных срабатываний, которые вы готовы терпеть. Таким образом, средний балл точности дает вам среднюю точность всех различных пороговых значений.