如何理解機器學習和統計中的AUC？

1、如何理解機器學習和統計中的AUC？ 首先，在試圖弄懂AUC和ROC曲線之前，一定，一定要徹底理解混淆矩陣的定義！！！混淆矩陣中有着Positive、Negative、True、False的概念，其意義如下：稱預測類別爲1的爲Positive（陽性），預測類別爲0的爲Negative（陰性）。預測正確的爲True（真），預測錯誤的爲False（僞）。對上述概念進行組合，就產生了如下的混淆矩陣：

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