https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/classification/thresholding
阈值
为了将逻辑回归值映射到二元类别，必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。
真与假以及正类别与负类别
分类
真正例：是指模型将正类别样本正确地预测为正类别。
真负例：是指模型将负类别样本正确地预测为负类别。
假正例：是指模型将负类别样本错误地预测为正类别。
假负例：是指模型将正类别样本错误地预测为负类别。
准确率 accuracy
准确率的定义
二元分类
精确率 precision
精确率
召回率recall
召回率
准确率就是找得对，召回率就是找得全
召回率也叫查全率，准确率也叫查准率
要全面评估模型的有效性，必须同时检查精确率和召回率。遗憾的是，精确率和召回率往往是此消彼长的情况。
F1值是精确值和召回率的调和均值
ROC 曲线
（接收者操作特征曲线 receiver operating characteristic curve）
一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表。
1-特异度(%) 敏感度(%)
roc
曲线下面积
表示“ROC 曲线下面积” - AUC Area under curve
ROC 曲线下面积
将某个 随机正类别样本 排列在 某个随机负类别样本 之上的概率
预测偏差
预测偏差
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