机器学习（二十四）——常见模型评估方法

1） AUC、ROC曲线：     看一看下面这个例子：假定瓜农拉来一车西瓜，我们用训练好的模型对这些西瓜进行判别，显然我们可以使用错误率来衡量有多少比例的瓜被判别错误。但如果我们关心的是“挑出的西瓜中有多少比例是好瓜”，或者“所有好瓜中有多少比例被挑出来了”，那么错误率显然就不够用了，这时我们需要引入新的评估指标，比如“查准率”和查全率更适合此类需求的性能度量。     在引入查全率和查准率之前

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