模型评价指标：AUC
参考链接：https://www.iteye.com/blog/lps-683-2387643 问题： AUC是什么 AUC能拿来干什么 AUC如何求解（深入理解AUC） AUC是什么 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础 ...
原文：对模型评价指标AUC的理解
AUC是一种衡量机器学习模型分类性能的重要且非常常用的指标,其只能用于二分类的情况. AUC的本质含义反映的是对于任意一对正负例样本,模型将正样本预测为正例的可能性 大于 将负例预测为正例的可能性的 概率 : 没办法这句话就是这么绕, rap . AUC作为数值,那么到底是怎么来的 怎么理解它的意义 在真正接触AUC之前,还需要了解两个概念, 分别是混淆矩阵 confusion matrix 和 ...
2020-07-09 23:56 0 1244 推荐指数：
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