本文提出了一种评估分类器性能的新方法，利用精确度和召回率曲线，验证了其在不同数据场景下的有效性。同时，研究探讨了机器学习中的拒绝机制，提出了自我学习框架和信任得分，以提高模型的透明性和可解释性，并通过实验验证了其在多类别分类中的应用效果。