機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)學習心得(15)--Receiver Operator Characteristic

從定義上來講,ROC(Receiver Operator Characteristic)是 以TPR = TP / (TP + FN) = Recall爲x軸，FPR = FP / (FP + TN)爲y軸做的圖相。 翻譯成中文來說就是假設我們要從一堆圖片中找到5這個數字的圖片. TPR就是正確識別出5的圖片數量除以所有5的數量.FPR就是被誤以爲是5但其實並不是5的圖片的數量除以總的不是5的圖片

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