机器学习11. ROC曲线、AUC值、Accuracy、Precision、Recall 含义
AUC/ROC，Accuracy，Precision，Recall 含义。查准率，查全率，样本均衡问题 部分图片转自这里 行的True和False表示预测为正负 列的Pos和Neg表示真实的正负 表哥说明： True Positive(TP)：将正类预测为正类的数量. True Negative(TN)：将负类预测为负类的数量. False Positive(FP)：将负类预测为正类数（假的正类–
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