关于AUC

预测值为正例，记为P（Positive） 预测值为反例，记为N（Negative） 预测值与真实值相同，记为T（True） 预测值与真实值相反，记为F（False） 样本中的真实正例类别总数即TP+FN。 TPR 即True Positive Rate，TPR = TP/(TP+FN)。  同理，样本中的真实反例类别总数为FP+TN。FPR即False Positive Rate，FPR=FP/(

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