【機器學習】分類性能度量指標 : ROC曲線、AUC值、正確率、召回率、敏感度、特異度
本文轉自 http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分類任務中，人們總是喜歡基於錯誤率來衡量分類器任務的成功程度。錯誤率指的是在所有測試樣例中錯分的樣例比例。實際上，這樣的度量錯誤掩蓋了樣例如何被分錯的事實。在機器學習中，有一個普遍適用的稱爲混淆矩陣(confusion matrix)的工具，它可以幫助人們更好
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