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• 机器学习速成·分类(4/4)：预测偏差与多类别分类

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（预测偏差 + 多类别分类模块），详解预测偏差的定义、成因与快速排查方法，以及多类别/多标签分类的概念与做法

• 机器学习速成·分类(3/4)：ROC 曲线与 AUC——看穿所有阈值

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（ROC 和曲线下面积模块），详解 ROC 曲线如何展示所有阈值下的模型性能、AUC 的概率含义、模型对比与阈值选择，以及不均衡数据下改用 PRC

• 机器学习速成·分类(2/4)：准确率、召回率、精确率与 F1

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（准确率、召回率、精确率和相关指标模块），详解准确率、召回率（TPR）、假正例率（FPR）、精确率的公式与适用场景，以及 F1 得分

• 机器学习速成·分类(1/4)：简介、分类阈值与混淆矩阵

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（分类简介 + 阈值和混淆矩阵模块），详解二元分类、分类阈值的选择、混淆矩阵的四个格子（TP/FP/FN/TN）及阈值对它们的影响