选择二元分类评估指标以降低假阳性
本指南介绍如何在 scikit-learn 中选择以精确度为导向的指标、进行阈值分析以及分解混淆矩阵，从而在二元分类任务中最大限度地减少假阳性率。
binary-classification / precision / false-positive / scikit-learn / threshold-selection / confusion-matrix / det-curve / model-evaluation
TECHNOLOGY / KNOWLEDGE / PRACTICE
搜索结果: threshold-selection
人工智能、Python、Git、SQL、Web/API、SAP/ERP、统计与时间序列内容：原理说明、示例、实用建议、参考来源及适用范围。
所有搜索词都必须出现在文章中。使用引号搜索完整短语。