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在蟒蛇AUC评估中提取TP和FP样本的指标?

在蟒蛇AUC评估中,提取TP(True Positive)和FP(False Positive)样本的指标是用于评估二分类模型性能的重要指标。

TP(真正例)是指模型正确地将正例样本预测为正例的数量,即模型将正例样本正确地判断为正例的数量。

FP(假正例)是指模型错误地将负例样本预测为正例的数量,即模型将负例样本错误地判断为正例的数量。

这两个指标在蟒蛇AUC评估中用于计算ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)和AUC(Area Under the Curve)。ROC曲线是以TPR(True Positive Rate)为纵轴,FPR(False Positive Rate)为横轴绘制的曲线,用于衡量模型在不同阈值下的分类性能。AUC则是ROC曲线下的面积,用于评估模型的整体性能,AUC值越大表示模型性能越好。

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