【模型评估】混淆矩阵之 ROC-AUC曲线、PRC曲线

本文主要是介绍【模型评估】混淆矩阵之 ROC-AUC曲线、PRC曲线，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ROC - NUC

图片来自维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic
部分摘自http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927

ROC定义

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。为FPR（X轴）与TPR（Y轴）画出的曲线，定义请看 混淆矩阵（Confusion matrix）及其指标 。

帮助记忆的个人理解，将二分模型结果分为正和反，
TPR 为 预测正向，真实正向，占所有真实正向的比

这篇关于【模型评估】混淆矩阵之 ROC-AUC曲线、PRC曲线的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---