機器學習 --- 分類算法模型評估

1、 ROC曲線 1. 混淆矩陣 針對二分類問題，將實例分紅正類(postive)或者負類(negative)。可是實際中分類時，會出現四種狀況. (1)若一個實例是正類而且被預測爲正類，即爲真正類(True Postive TP) (2)若一個實例是正類，可是被預測成爲負類，即爲假負類(False Negative FN) (3)若一個實例是負類，可是被預測成爲正類，即爲假正類(False Po

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