什么是 brier-score
brier-score 是一个用于计算分类预测结果精度的 npm 包。它可以计算分类预测结果的 brier score，这是一种常用的用于评估分类预测结果质量的指标。
brier score 主要用于二分类问题，其数值范围为 0 到 1，值越小，表示分类预测结果的质量越高。
如何使用 brier-score
安装
安装 brier-score 只需要使用 npm：
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使用
使用 brier-score 非常简单，只需要引入它，然后将预测结果和实际结果作为参数传入，即可得到 brier score：
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其中，predict 数组是分类预测结果，数组中每个元素的值为预测为正样本的概率，reality 数组是实际结果，数组中每个元素的值为 1 表示实际为正样本，0 表示实际为负样本。
举个例子：
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运行结果为：
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示例代码
下面是一个完整的示例代码，可以直接运行，了解 brier-score 的使用方法：
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总结
brier-score 是一个非常实用的 npm 包，它可以方便地计算分类预测结果的 brier score，帮助我们评估分类预测的准确性。在实际的前端开发中，我们可以将其用于分类预测模型的评估和性能优化，提高预测的质量和准确性。
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