機器學習（二十四）——常見模型評估方法

1） AUC、ROC曲線：     看一看下面這個例子：假定瓜農拉來一車西瓜，我們用訓練好的模型對這些西瓜進行判別，顯然我們可以使用錯誤率來衡量有多少比例的瓜被判別錯誤。但如果我們關心的是「挑出的西瓜中有多少比例是好瓜」，或者「所有好瓜中有多少比例被挑出來了」，那麼錯誤率顯然就不夠用了，這時我們需要引入新的評估指標，比如「查準率」和查全率更適合此類需求的性能度量。     在引入查全率和查準率之前

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