首先根据学习器的预测结果对样例进行排序，排在前面的是学习器认为最可能是正例的样本。 按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，可以计算出当前的查全率和查准率。 以查准率为纵轴，查全率为横轴，绘制的曲线称为 P-R 曲线。 我们可以通过比较不同学习器下 P-R 曲线与坐标轴围成的面积大小，来评估不同学习器的好坏。 但这个值不容易估算，因此又提出平衡点（Break-Even Point）——查全率和查准率相等时的取值， 来简单表征学习器的好坏。 除开平衡点之外，还有 F1 度量（加权调和平均）等。