真阳率（true positive rate）、假阳率（false positive rate），AUC，ROC
很早以前就知道这些概念了，不过由于跟自己的认知习惯不一样，所以碰到了还是经常会忘。于是索性把这些概念总结一下，以后再忘了也好找（其他的文章太啰嗦了，计算方法也写的不清不楚….） 另外我也会陆续更新一些其他的机器学习相关概念和指标，即是方便自己，也方便他人吧。 注意：本文将混用正负样本和阳性(+)阴性(-)这两套说法 真阳率、假阳率 这些概念其实是从医学那边引入到机器学习里面的，所以其思维逻辑多多
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