机器学习分类器的评价指标--混淆矩阵，F1-score，ROC曲线，AUC，KS曲线

1. 混淆矩阵---确定截断点后，评价学习器性能 TP（实际为正预测为正），FP（实际为负但预测为正），FN（实际为正但预测为负），TN（实际为负预测为负） 通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值： 查全率（召回率，Recall）：样本中的正例有多少被预测准确了，衡量的是查全率，预测对的正例数占真正的正例数的比率： 查全率 = TP / (TP+FN) 查准率（精准率，Precision）：针对预测结

>>阅读原文<<