一張圖搞定，準確率就是分類出來的，有多少是正確的，召回率就是在潛在的，是否都找出來了，f值就是2pr/(p+r)。
roc曲線就是基於上面的概念實現的，縱座標是tpr，就是recall，橫座標是fpr，記憶上有個小技巧，recall = tp/(tp+fn)，橫座標是fpr就是把recall的t和f都反一下，fpr=fp/(fp+tn)。
然後將分類結果，按照概率的大小進行排序，先假設分類結果所有的都是反例，顯然tpr和fpr都是0，確定第乙個點。然後將排在第一的樣本的結果設為正例，其餘為反例，在計算tpr和fpr，以此類推，直到所有的都設為正例，確定最後乙個點，就畫好roc曲線了。
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