P-R曲线和ROC曲线是用于评估二分类模型性能的工具。P-R曲线展示了查准率和召回率之间的关系，而ROC曲线展示了假正率和真正率之间的关系。P-R曲线适用于不平衡数据集，关注平衡查准率和召回率，而ROC曲线适用于评估整体分类性能。两条曲线都能帮助选择合适的分类阈值和比较模型性能。在多类别问题中需要进行适当转换或扩展。选择适合任务需求的评估指标和曲线是重要的。

在本次实验中，我们使用库在Python环境下演示了Logistic回归的基本应用。通过生成一个简单的二分类数据集，我们训练了一个Logistic回归模型，并将其应用于测试数据。实验结果通过可视化的决策边界清晰地展示了模型如何区分两个类别。这个过程体现了Logistic回归作为一个分类工具的直观性和易于实施性，同时也突出了它在处理简单线性可分数据时的有效性。b。

Blender中的游标（3D光标）和原点都是重要的概念。游标是一个三维空间中的位置，作为操作的参考点，可以通过单击鼠标左键进行移动。原点是每个对象的局部坐标系的原点，其位置影响对象的旋转、缩放和位置等属性。这两个概念对于管理和操作Blender中的三维对象非常重要，能够帮助用户更好地控制场景中的元素。

当下载目录设置为与安装目录分离时，Unity Hub可能无法找到所需的安装包，从而导致安装失败。有些应用程序下载时可能会需要安装包的下载位置处在应用的下载位置上一级才能正常进行下载，在下载安装应用时需要注意。