机器学习分类器评估指标：ROC和AUC
1 二分类评估指标 针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况： (1)若一个实例是正类并且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN) (3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive
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