ROC曲线与PR曲线

之前一直知道怎么看ROC，没有过深理解相关概念（真阳假阳等）最近重新细看ROC和PR发现很多资料把这些概念搞得乱七八糟的，所以围绕ROC和PR阐述一下，并且比较两者在评价模型时的优劣。 一、概念介绍 1、混淆矩阵 2、重要概念 真正率(True Positive Rate, TPR)，又名灵敏度(Sensitivity)：分类正确的正样本个数占整个正样本个数的比例，即：TPR=TP/(TP+FN

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