机器学习-AUC/ROC

1.ROC 接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线） ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。 TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率。 FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性之比率。 给定一个二元分类模型和它的阈值，就能从所有样本的（阳性／阴性）

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