什么是模型评估中的ROC曲线和AUC？

题目类型: 行为面试题

这是一道行为面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: medium

参考答案摘要

- ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve） ：是用来评估分类模型性能的曲线，它通过描绘真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）的关系来衡量模型的分类能力。 - AUC（Area Under Curve） ：ROC曲线下的面积，AUC值越大，模型的分类性能越好。AUC的取值范围是0到1，1表示完美分类。

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