怎样理解指标AUC
在理解AUC之前，首先理解一下以下两个指标: TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例。 FPRate的意义是所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例。 以FRRate为横坐标,TPRate为纵坐标,这就构成了ROC曲线，AUC指的就是ROC曲线的面积 以上的AUC=0.5(TPRate>FPRate),这样的分类器是最差的,这样的分类器被认为是无效的,无论输入样本是正
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