機器學習部分：ROC和AUC:

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線和AUC(Area Under the Curve)值常被用來評價一個二值分類器(binary classifier) 的優劣。 ROC曲線是以假陽性率FPR爲橫軸，以真陽性率TPR爲縱軸的一個曲線圖像。圖像中的每一點是一個分類閾值，根據一些連續的分類閾值可以得到ROC的圖像，如下圖：有20個樣本，其中真實正例有10個

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