分類模型的評價指標--混淆矩陣，ROC，AUC，KS，Lift，Gain

對於分類模型，常用的指標有混淆矩陣、ROC曲線，AUC值，KS曲線以及KS值、Lift圖，Gain圖等，查閱了很多的資料，加入自己的理解整理了一下他們的計算方法和意義，希望對大家有幫助。 1. 混淆矩陣---確定截斷點後，評價學習器性能 假設訓練之初以及預測後，一個樣本是正例還是反例是已經確定的，這個時候，樣本應該有兩個類別值，一個是真實的0/1，一個是預測的0/1 TP（實際爲正預測爲正），FP

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