机器学习性能评价指标准确率， 召回率，F1， ROC ，AUC
假设我们做一个诈骗监测模型： 诈骗检测模型的输出是交易欺诈的概率[0.0–1.0]。 如果此概率低于0.5，则将交易分类为非欺诈； 否则，您将交易分类为欺诈。 为了评估模型的性能，您收集了10,000个手动分类的交易，其中有300个欺诈交易和9,700个非欺诈交易。 您在每个事务上运行分类器，预测类标签（欺诈或非欺诈），并在以下混淆矩阵中总结结果： True Positive（TP = 100）是
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