roc曲线

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】6.2 预测分析基础（线性回归/逻辑回归实现）👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路在数据驱动的业务决策中，预测分析是连接历史数据与未来决策的核心桥梁。

为什么不能重用户名

机器学习 | 准确率、召回率、精准率、特异度傻傻分不清？ROC曲线怎么看？一篇文章帮你搞定准确率表明成功预测（预测为负或为正）的结果占总样本的百分比。准确率 = ，召回率（查全率），又叫灵敏度，真正率，表明所有原本为正的样本中被预测正确的结果的百分比。

2.7 ROC曲线相比P-R曲线有什么特点？前情提要：P-R曲线详见：2.2 什么是精确率（Precision）与召回率（Recall）？二者如何权衡？）

数据科学作家

机器学习中常用的概念：ROC曲线和AUC值，到底是什么？ROC曲线和AUC值是评价分类监督学习性能的重要量度指标。ROC曲线又被称为“接受者操作特征曲线”“等感受性曲线”，主要用于预测准确率情况。最初ROC曲线运用在军事上，现在广泛应用在各个领域，比如判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反映，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。