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機器學習分類器評估指標:ROC和AUC
時間 2021-01-06
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1 二分類評估指標 針對一個二分類問題,將實例分成正類(postive)或者負類(negative)。但是實際中分類時,會出現四種情況: (1)若一個實例是正類並且被預測爲正類,即爲真正類(True Postive TP) (2)若一個實例是正類,但是被預測成爲負類,即爲假負類(False Negative FN) (3)若一個實例是負類,但是被預測成爲正類,即爲假正類(False Postive
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