常用的评价指标：accuracy、precision、recall、f1-score、ROC-AUC、PR-AUC
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参考技术A 算法倾向如果是“宁可错杀一千，不可放过一个”，可以设定在合理的precision值下，最高的recall值作为最优点，找到这个点对应的阈值。总之，我们可以根据具体的应用或者是偏好，在曲线上找到最优的点，去调整模型的阈值，从而得到一个符合具体应用的模型。以上是关于常用的评价指标：accuracy、precision、recall、f1-score、ROC-AUC、PR-AUC的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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