scikit-learn機器學習(二)邏輯回歸進行二分類(垃圾郵件分類),二分類性能指標，畫ROC曲線，計算acc,recall,presicion,f1
數據來自UCI機器學習倉庫中的垃圾信息數據集 數據可從http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下載 轉成csv載入 ...
原文：【sklearn】性能度量指標之ROC曲線（二分類）
原創博文，轉載請注明出處 .ROC曲線介紹 ROC曲線適用場景 二分類任務中，positive和negtive同樣重要時，適合用ROC曲線評價 ROC曲線的意義 TPR的增長是以FPR的增長為代價 .ROC曲線繪制 縱坐標為TPR TPR True Positive Rate 真正確率，即模型正確識別正例的比例,TPR TP TP FN 橫坐標為FPR FPR False Positive Rat ...
2018-03-25 10:54 0 1486 推薦指數：
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