二分类任务的性能评估指标之 FPR、TPR、Recall 和 AUC
在机器学习的二分类任务中,常用的评估指标有 FPR(假阳性率)、TPR(真正率,也叫 Recall)以及 AUC(曲线下面积)。本文将简要介绍这些指标的定义,并展示如何使用 Python 计算这些指标,并绘制 ROC 曲线。
在机器学习的二分类任务中,常用的评估指标有 FPR(假阳性率)、TPR(真正率,也叫 Recall)以及 AUC(曲线下面积)。本文将简要介绍这些指标的定义,并展示如何使用 Python 计算这些指标,并绘制 ROC 曲线。