機器學習算法------3.4 分類評估方法（精確率與召回率、F1-score、ROC曲線與AUC指標）
文章目錄 3.4 分類評估方法 學習目標 1.分類評估方法 1.1 精確率與召回率 1.1.1 混淆矩陣 1.1.2 精確率(Precision)與召回率(Recall) 1.2 F1-score 1.3 分類評估報告api 2 ROC曲線與AUC指標 2.1 TPR與FPR 2.2 ROC曲線 2.3 AUC指標 2.4 AUC計算API 0.5~1之間，越接近於1約好 3 小結 3.4 分類評
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