【scikit-learn】評估分類器效能的度量，像混淆矩陣、ROC、AUC等
6. ROC曲線和AUC¶
ROC曲線指受試者工作特徵曲線/接收器操作特性(receiver operating characteristic，ROC)曲線, 是反映靈敏性和特效性連續變數的綜合指標,是用構圖法揭示敏感性和特異性的相互關係，它通過將連續變數設定出多個不同的臨界值，從而計算出一系列敏感性和特異性。
ROC曲線是根據一系列不同的二分類方式（分界值或決定閾），以真正例率（也就是靈敏度）（True Positive Rate,TPR）為縱座標，假正例率（1-特效性）（False Positive Rate,FPR）為橫座標繪製的曲線。
ROC觀察模型正確地識別正例的比例與模型錯誤地把負例資料識別成正例的比例之間的權衡。TPR的增加以FPR的增加為代價。ROC曲線下的面積是模型準確率的度量。
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機器學習中模型的效能度量方式：混淆矩陣，F1-Score、ROC曲線、AUC曲線。
一、混淆矩陣 混淆矩陣也稱誤差矩陣，是表示精度評價的一種標準格式，混淆矩陣的每一列代表了預測類別，每一列的總數表示預測為該類別的資料的數目；每一行代表了資料的真實歸屬類別 ，每一行的資料總數表示該類別的資料例項的數目。每一列中的數值表示真實資料被預測為該類的數目。
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