機器學習常用評價指標：ACC、AUC、ROC曲線

文章目錄 一、混淆矩陣 二、評價指標 1.準確度（Accuracy） 2.AUC ROC曲線 舉例 如何畫ROC曲線 AUC的計算 AUC意味着什麼 爲什麼使用ROC曲線 參考 一、混淆矩陣 基於樣本預測值和真實值是否相符，可得到4種結果： TP(True Positive):樣本預測值與真實值相符且均爲正，即真陽性 FP(False Positive):樣本預測值爲正而真實值爲負，即假陽性 FN

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