预测概率、ROC曲线和PR曲线是与分类问题相关的重要概念和评估工具

预测概率、ROC曲线和PR曲线是与分类问题相关的重要概念和评估工具。它们在机器学习和数据挖掘领域中被广泛使用，用于评估分类模型的性能和准确性。本文将详细介绍预测概率、ROC曲线和PR曲线的定义、计算方法以及它们在实际应用中的差异和使用场景。

预测概率

预测概率是指在分类任务中，分类模型对每个类别的预测结果所附加的概率值。对于二分类问题来说，预测概率表示为一个实数，在0到1之间，表示模型预测样本属于正类的概率。通常，当预测概率大于或等于一个阈值时，将样本划分为正类；否则，划分为负类。预测概率可以帮助我们理解模型对每个类别的置信程度，并进行相应的决策。

下面是一个示例，展示了如何使用Python计算预测概率：

# 导入必要的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn