scikit-learn机器学习(二)逻辑回归进行二分类(垃圾邮件分类),二分类性能指标，画ROC曲线，计算acc,recall,presicion,f1
数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入 ...
原文：【sklearn】性能度量指标之ROC曲线（二分类）
原创博文，转载请注明出处 .ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中，positive和negtive同样重要时，适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 .ROC曲线绘制 纵坐标为TPR TPR True Positive Rate 真正确率，即模型正确识别正例的比例,TPR TP TP FN 横坐标为FPR FPR False Positive Rat ...
2018-03-25 10:54 0 1486 推荐指数：
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