ROC曲線與PR曲線

之前一直知道怎麼看ROC，沒有過深理解相關概念（真陽假陽等）最近重新細看ROC和PR發現很多資料把這些概念搞得亂七八糟的，所以圍繞ROC和PR闡述一下，並且比較兩者在評價模型時的優劣。 一、概念介紹 1、混淆矩陣 2、重要概念 真正率(True Positive Rate, TPR)，又名靈敏度(Sensitivity)：分類正確的正樣本個數佔整個正樣本個數的比例，即：TPR=TP/(TP+FN

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