通俗解释机器学习分类问题中的ROC曲线

先来讲一下为什么机器学习分类问题中要用到ROC曲线，P-R曲线的查准率和查全率他不香吗。是的，样本分布不均匀的时候P-R曲线确实很不香。来到第一个重点，ROC曲线是来解决机器学习分类问题中，模型在不均匀的测试数据集中的性能度量问题。 先讲一个结论，如果P-R曲线表现良好的话，优先考虑P-R曲线作为模型的性能度量 首先来介绍四个概念 1.真正类 (True Positive : TP) 正类预测为正

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