推荐模型评价指标 AUC

推荐中常用的模型评价指标有准确率，召回率，F1-score和AUC。 1. 什么是AUC AUC指标是一个[0,1]之间的实数，代表如果随机挑选一个正样本和一个负样本，分类算法将这个正样本排在负样本前面的概率。值越大，表示分类算法更有可能将正样本排在前面，也即算法准确性越好。 2. AUC的计算方法 绘制ROC曲线，ROC曲线下面的面积就是AUC的值 假设总共有（m+n）个样本，其中正样本有m个，

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