最简单的方式就是使用 OvR,对于一个 k 分类的问题,能创建 k 个分类器,每个分类器在一个特定阈值下就能得到一个 precision 和一个 recall,将这 k 个 precision 和 k 个recall 的平均值作为整个 k 分类模型的 precision 和 recall,随着阈值的变化,绘制这个 precision 和 recall 均值变化的曲线。
ROC 同理。
值得一提的是,对于 PR 曲线来说,上面介绍的方式计算出的整个 k 分类模型的 precision,被称为是 Macro Average Precision;计算出的整个 k 分类模型的 recall,被称为是 Macro Average Recall;
与之相对应的,还有一个概念,叫 Micro Average Precision 和 Micro Average Recall;