ROC和AUC的原理及AUC计算方法

1.非均衡分类问题       在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等，即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件，还有在癌症检测中，宁愿误判也不漏判。在这种情况下，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。所以，在分类中，当某个类别的重要性高于其他类别时，可以使用Precison和Reca

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