真陽率（true positive rate）、假陽率（false positive rate），AUC，ROC

很早以前就知道這些概念了，不過由於跟自己的認知習慣不一樣，所以碰到了還是經常會忘。於是索性把這些概念總結一下，以後再忘了也好找（其他的文章太囉嗦了，計算方法也寫的不清不楚….）  另外我也會陸續更新一些其他的機器學習相關概念和指標，即是方便自己，也方便他人吧。 注意：本文將混用正負樣本和陽性(+)陰性(-)這兩套說法 真陽率、假陽率 這些概念其實是從醫學那邊引入到機器學習裏面的，所以其思維邏輯多多

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