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R语言-ROC曲线评价逻辑回归模型
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用ROC曲线来量化一个好的分类器和一个坏的分类器,是由AUC(曲线下面积)来完成的。从图表中可以很清楚地看出,一个好的分类器的AUC会比一个坏的分类器高,因为前者的曲线下面积会更高。 从上面的讨论可以明显看出,ROC是比准确性或未命中分类错误之类的稳健的评估度量,因为ROC考虑了所有可能的阈值水平,而像未命中分类错误这样的度量仅考虑了一个阈值水平。
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