机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(15)--Receiver Operator Characteristic

从定义上来讲,ROC(Receiver Operator Characteristic)是 以TPR = TP / (TP + FN) = Recall为x轴，FPR = FP / (FP + TN)为y轴做的图相。 翻译成中文来说就是假设我们要从一堆图片中找到5这个数字的图片. TPR就是正确识别出5的图片数量除以所有5的数量.FPR就是被误以为是5但其实并不是5的图片的数量除以总的不是5的图片

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