模型评估的基本概念以及ROC/AUC（召回率/覆盖率/取伪率/精确率/命中率/准确率）

分类模型评估： 回归模型评估： ROC和AUC定义 ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）。ROC曲线的面积就是AUC（Area Under the Curve）。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法性能（泛化能力）。 计算ROC需要知道的关键概念 首先，解释几个二分类问题中常用的概念：True Positive, False Po

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