機器學習11. ROC曲線、AUC值、Accuracy、Precision、Recall 含義
AUC/ROC，Accuracy，Precision，Recall 含義。查準率，查全率，樣本均衡問題 部分圖片轉自這裏 行的True和False表示預測爲正負 列的Pos和Neg表示真實的正負 表哥說明： True Positive(TP)：將正類預測爲正類的數量. True Negative(TN)：將負類預測爲負類的數量. False Positive(FP)：將負類預測爲正類數（假的正類–
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