精確率與召回率，RoC曲線與PR曲線

　　在機器學習的算法評估中，尤其是分類算法評估中，我們經常聽到精確率(precision)與召回率(recall)，RoC曲線與PR曲線這些概念，那這些概念到底有什麼用處呢？ 　　　　首先，我們需要搞清楚幾個拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN 　　True Positives,TP：預測爲正樣本，實際也爲正樣本的特徵數 　　False Positives,FP：預測爲正樣本，實際爲負

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