机器学习部分：ROC和AUC:

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC(Area Under the Curve)值常被用来评价一个二值分类器(binary classifier) 的优劣。 ROC曲线是以假阳性率FPR为横轴，以真阳性率TPR为纵轴的一个曲线图像。图像中的每一点是一个分类阈值，根据一些连续的分类阈值可以得到ROC的图像，如下图：有20个样本，其中真实正例有10个

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