簡單理解ROC，AUC

前言 初入人工智能行業，還在學習階段，簡單談談自己對ROC，AUC的理解，便於自己的以後的學習之路。第一次寫博客，理解較淺，如有錯誤的地方，請指出 一、ROC 1.混淆矩陣 （1）TP（True Postive）:預測爲正例，實際也爲正例，判對。 （2）FN（False Negative）：預測爲負例，實際爲正例，判錯。 （3）FP（False Postive）：預測爲正例，實際爲負例，判錯。 （

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