机器学习基本环境搭建（vscode+anaconda的安装+conda虚拟环境的激活）

机器学习模型的性能评估是至关重要的一部分。在分类问题中，我们通常希望了解模型的预测能力，也就是评估该模型对正类别和负类别的分类结果。PR曲线和ROC曲线是用于评估二分类模型性能的常用工具，通过在不同阈值下的精确度、召回率和真正率、假正率之间的权衡，评估模型的性能。

机器学习模型的性能评估是至关重要的一部分。在分类问题中，我们通常希望了解模型的预测能力，也就是评估该模型对正类别和负类别的分类结果。PR曲线和ROC曲线是用于评估二分类模型性能的常用工具，通过在不同阈值下的精确度、召回率和真正率、假正率之间的权衡，评估模型的性能。

机器学习模型的性能评估是至关重要的一部分。在分类问题中，我们通常希望了解模型的预测能力，也就是评估该模型对正类别和负类别的分类结果。PR曲线和ROC曲线是用于评估二分类模型性能的常用工具，通过在不同阈值下的精确度、召回率和真正率、假正率之间的权衡，评估模型的性能。