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在统计和机器学习中，常常用auc来评估二分类模型的性能。auc的全称是 area under the curve，即曲线下的面积。 通常这里的曲线指的是 受试者操作曲线 (receiver operating characteristic, roc)。 相比于准确率、召回率、f1值等依赖于判决阈值的评估指标，auc则没有这个问题。 roc曲线早在第二次世界大战期间就被. Roc的全名叫做receiver operating characteristic，其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——roc 曲线。 平面的横坐标是false positive rate (fpr)，纵坐标是true positive rate (tpr)。 为了帮助大家更好的理解roc曲线，下面对roc曲线的相关理论进行介绍。 二、相关理论 roc曲线全程为受试者工作特征曲线，主要适用于评价二分类变量反映治疗效果或检查结果。 下面分别介绍roc曲线的概念、相关专业术语解释、以及关键指标auc的判断。 （1）roc曲线
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China泛指整个中国，而prc的性质更像是秦汉唐元明这种朝代名。 简而言之我们都是中国人，与古代中国人或者未来的中国不同的是，我们恰巧活在prc这个朝代，当然国民党认为自己活在 roc 朝代，至于民进党它卖祖求荣连china都不想要了，直接自称 taiwan。
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