精确率 P = TP/(TP+FP) ; 反映了被分类器判定的正例中真正的正例样本的比重
召回率 R = TP/(TP+FN),反映了被正确分类的正样本占所有正样本的比例
准确率(Accuracy)
A = (TP + TN)/(P+N) = (TP + TN)/(TP + FN + FP + TN);
反映了分类器统对整个样本的判定能力——能将正的判定为正,负的判定为负
F1值,是精确率与召回率的调和均值
1/F1 = 1/P + 1/R ,
F1 = 2*A*R/(A+R)
roc曲线的横坐标是fp_rate,纵坐标是tp_rate。
fp_rate=fp/(fp+tn)
tp_rate=tp/(tp+fn)
求auc的时候可以计算roc曲线下面的面积,取多个阈值去计算fp_rate和tp_rate描点绘制roc曲线,然后计算面积。