ROC評估曲線的坑

Roc曲線有多種算法，但先普及幾個基本概念： True positives (TP) = 被模型預測爲正的正樣本 True negatives (TN) = 被模型預測爲負的負樣本 False positives (FP) = 被模型預測爲正的負樣本 False negatives (FN) = 被模型預測爲負的正樣本 TPR=TP/(TP+TN) 預測爲正確的正樣本的概率 FPR=FR/(FR+

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