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ROC,AUC,PR

2023-11-03

1.召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线这些基本概念

这个是今天的重点，传统机器学习里面也是很重要的一点，刚好可以重新学习一下，像AUC其实它就是一个用来评判你的一个模型的准确率的，因为在普通的正确率中，会因为样本的不平衡，而正确率也会跟着改变受到影响！

今天就来彻底搞懂什么是AUC，什么是ROC

1.性能度量：

机器学习要建模，而对于一个模型的好坏也就是对于判定一个模型的泛化能力，我们需要用什么去评判它的泛化能力了，这里就用到了性能度量，它就相当于一个指标。有了指标，我们就能对比不同的模型，从而去判断模型的好坏。而AUC/ROC就是用于分类的指标(性能度量)

2.混淆矩阵：

如果我们是二分类模型，我们将预测结果于实际结果两两混合，会出现4种情况，这就是所谓的混淆矩阵。

由于1和0阅读性不高，

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