深度學習分類常見評價指標：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲線
深度學習分類時常用到以下指標，這裏做一個總結： 首先介紹一些指標的定義： (1)若一個實例是正類，但是被預測成爲正類，即爲真正類(True Postive TP) (2)若一個實例是負類，但是被預測成爲負類，即爲真負類(True Negative TN) (3)若一個實例是負類，但是被預測成爲正類，即爲假正類(False Postive FP) (4)若一個實例是正類，但是被預測成爲負類，即爲
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