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1、分類學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的主要分支，分類算法的學(xué)習(xí)能力通常用正確率來(lái)衡量。但是當(dāng)數(shù)據(jù)類別分布不平衡或分類錯(cuò)誤代價(jià)不相等時(shí)，正確率并不能保證分類算法總體錯(cuò)誤代價(jià)最小。ROC(ReceiverOperatingCharacteristic，受試者工作特征)分析技術(shù)衡量了數(shù)據(jù)類別在任何分布或任何錯(cuò)誤代價(jià)下分類算法的總體性能。由于對(duì)類別分布比例和錯(cuò)誤代價(jià)的不敏感性，使得ROC曲線在類別分布未知的領(lǐng)域和代價(jià)敏感學(xué)習(xí)中變得越來(lái)越重要。 針對(duì)ROC
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