人臉識別或多分類問題的性能評判指標——ROC曲線繪製

混淆矩陣 TP(真陽) FP(假陽) FN(假陰) TN(真陰) ROC曲線 在理解ROC曲線之前，我們需要知道FPR(False Positive Rate)和TPR(True Positive Rate)： FPR=FP/(FP+TN)，即預測爲正樣本（實際爲負樣本）佔所有負樣本的比例。 TPR=TP/(TP+FN)，即預測爲正樣本（實際爲正樣本）佔所有正樣本的比例。 roc曲線：就是以FPR

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