【机器学习】AUC原理
ROC曲线的来源： 在不同任务下，用来评价一个二值学习器泛化性能的好坏。 TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例。 FPRate的意义是所有真是类别为0的样本中，预测类别为1的比例。 ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 为什么使用ROC曲线 为什么还要使用ROC和AUC呢？已经有那么多的衡量指标啦！因为ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的
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