从插入符号10折简历中提取训练和测试AUROC
是一个涉及到机器学习模型评估的问题。AUROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）是一种常用的评估分类模型性能的指标，用于衡量模型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率之间的平衡。
在这个问题中，我们需要从插入符号10折简历中提取训练和测试AUROC。插入符号10折简历是一种交叉验证的方法，将数据集分成10个子集，每次使用其中9个子集作为训练集，剩下的1个子集作为测试集。这个过程重复10次，每次选择不同的子集作为测试集，最终得到10个训练集和10个测试集的结果。
对于每一次训练和测试的过程，我们可以使用机器学习模型对训练集进行训练，并在测试集上进行预测。然后，根据预测结果计算出该次训练和测试的AUROC值。最后，将这10个AUROC值求平均，得到最终的训练和测试AUROC。
AUROC的值介于0.5和1之间，值越接近1表示模型性能越好。AUROC为0.5时，表示模型的预测性能等同于随机猜测。
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