機器學習基礎：ROC曲線與AUC計算詳解

AUC & ROC AUC是一個模型評價指標，只能用於二分類模型的評價，對於二分類模型，還有損失函數（logloss），正確率（accuracy），準確率（precision），但相比之下AUC和logloss要比accuracy和precision用的多，緣由是由於不少的機器學習模型計算結果都是機率的形式，那麼對於機率而言，咱們就須要去設定一個閾值來斷定分類，那麼這個閾值的設定就會對咱們的正確率

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