機器學習模型評估混淆矩陣、ROC曲線和AUC以及PR曲線

在機器學習中，當咱們基於某個業務創建模型並訓練後，接下來咱們須要評判模型好壞的時候須要基於混淆矩陣，ROC和AUC等來進行輔助判斷。算法 混淆矩陣也叫精度矩陣，是用來表示精度評價，爲N *N的矩陣，用來判別分類好壞的指標。dom 混淆矩陣中有如下幾個概念：機器學習 TP(True Positive): 被斷定爲正樣本，實際也爲正樣本post FN(False Negative):僞陰性 ，被斷定爲

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