機器學習公式推導【Day2】ROC與AUC

AUC-ROC曲線下的面積——比較學習器性能 1. ROC——受試者工作特徵 2. AUC——ROC曲線下的面積 （本文爲個人學習總結筆記） 1. ROC——受試者工作特徵 ROC曲線的橫軸是"真正例率"（TPR），橫軸是"假正例率"（FPR）。 定義如下： T P R = T P T P + F N F P R = F P T N + F P \begin{aligned} &\mathrm{T

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