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修正一处小错误

docs/3.分类.md

@@ -386,7 +386,7 @@ plt.show()
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-因为 ROC 曲线跟准确率/召回率曲线（或者叫 PR）很类似，你或许会好奇如何决定使用哪一个曲线呢？一个笨拙的规则是，优先使用 PR 曲线当正例很少，或者当你关注假正例多于假反例的时候。其他情况使用 ROC 曲线。举例子，回顾前面的 ROC 曲线和 ROC AUC 数值，你或许人为这个分类器很棒。但是这几乎全是因为只有少数正例（“是 5”），而大部分是反例（“非 5”）。相反，PR 曲线清楚显示出这个分类器还有很大的改善空间（PR 曲线应该尽可能地靠近右上角）。
+因为 ROC 曲线跟准确率/召回率曲线（或者叫 PR）很类似，你或许会好奇如何决定使用哪一个曲线呢？一个笨拙的规则是，优先使用 PR 曲线当正例很少，或者当你关注假正例多于假反例的时候。其他情况使用 ROC 曲线。举例子，回顾前面的 ROC 曲线和 ROC AUC 数值，你或许认为这个分类器很棒。但是这几乎全是因为只有少数正例（“是 5”），而大部分是反例（“非 5”）。相反，PR 曲线清楚显示出这个分类器还有很大的改善空间（PR 曲线应该尽可能地靠近右上角）。
 
 
 让我们训练一个`RandomForestClassifier`，然后拿它的的ROC曲线和ROC AUC数值去跟`SGDClassifier`的比较。首先你需要得到训练集每个样例的数值。但是由于随机森林分类器的工作方式，`RandomForestClassifier`不提供`decision_function()`方法。相反，它提供了`predict_proba()`方法。Skikit-Learn分类器通常二者中的一个。`predict_proba()`方法返回一个数组，数组的每一行代表一个样例，每一列代表一个类。数组当中的值的意思是：给定一个样例属于给定类的概率。比如，70%的概率这幅图是数字 5。