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本文转自 http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/ 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更

从多个不确定性因素中逐一找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险的能力。若某参数的小幅度变化能导致经济效益指标的较大变化，则称此参数为敏感性因素，反之则称其为非敏感性因素。         当然，敏感性分析表的用途可远不止如此，比如通过它我们还可以做售价-利润率敏感性分析，成本-利润率敏感性分析

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