人脸识别或多分类问题的性能评判指标——ROC曲线绘制

混淆矩阵 TP(真阳) FP(假阳) FN(假阴) TN(真阴) ROC曲线 在理解ROC曲线之前，我们需要知道FPR(False Positive Rate)和TPR(True Positive Rate)： FPR=FP/(FP+TN)，即预测为正样本（实际为负样本）占所有负样本的比例。 TPR=TP/(TP+FN)，即预测为正样本（实际为正样本）占所有正样本的比例。 roc曲线：就是以FPR

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