通俗解釋機器學習分類問題中的ROC曲線

先來講一下爲什麼機器學習分類問題中要用到ROC曲線，P-R曲線的查準率和查全率他不香嗎。是的，樣本分佈不均勻的時候P-R曲線確實很不香。來到第一個重點，ROC曲線是來解決機器學習分類問題中，模型在不均勻的測試數據集中的性能度量問題。 先講一個結論，如果P-R曲線表現良好的話，優先考慮P-R曲線作爲模型的性能度量 首先來介紹四個概念 1.真正類 (True Positive : TP) 正類預測爲正

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