機器學習性能評價指標準確率， 召回率，F1， ROC ，AUC
假設我們做一個詐騙監測模型： 詐騙檢測模型的輸出是交易欺詐的概率[0.0–1.0]。 如果此概率低於0.5，則將交易分類爲非欺詐； 否則，您將交易分類爲欺詐。 爲了評估模型的性能，您收集了10,000個手動分類的交易，其中有300個欺詐交易和9,700個非欺詐交易。 您在每個事務上運行分類器，預測類標籤（欺詐或非欺詐），並在以下混淆矩陣中總結結果： True Positive（TP = 100）是
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