估计结果已知时的精确召回曲线

（Precision-Recall Curve when Ground Truth is Known）是一种用于评估机器学习模型性能的常用指标。它通过绘制模型在不同召回率下的精确度来衡量模型的准确性和召回率。

精确度（Precision）定义为真正例（True Positive）的数量除以真正例和假正例（False Positive）的总和。精确度可以理解为模型预测为正例的样本中真正例的比例。较高的精确度意味着模型在预测为正例时更可靠。

召回率（Recall）定义为真正例的数量除以真正例和假反例（False Negative）的总和。召回率可以理解为模型能够正确预测为正例的样本比例。较高的召回率意味着模型能够更好地找出真正例。

精确召回曲线通过改变模型的阈值，绘制不同召回率下的精确度。曲线上的每个点表示了在特定召回率下模型的精确度。这个曲线的形状可以帮助我们了解模型的性能。

在实际应用中，精确召回曲线可以帮助我们选择最适合特定任务的模型。例如，在某些场景下，我们可能更关注召回率，因为错过一个真正例可能导致严重后果；而在其他场景下，我们可能更关注精确度，因为误报一个假正例可能会带来不必要的麻烦。

腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云的人工智能服务（https://cloud.tencent.com/product/ai）来构建和部署机器学习模型，并使用该服务提供的评估指标来计算精确召回曲线。另外，腾讯云的云数据库 TencentDB（https://cloud.tencent.com/product/cdb）和云服务器 CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）等产品也可以支持机器学习模型的训练和部署过程。

请注意，本回答仅针对腾讯云的产品和服务进行推荐，其他厂商的类似产品也可以满足相同的需求。