参考：https://blog.csdn.net/teminusign/article/details/51982877
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精确率（Precision） 又称查准率，正确预测为正样本（TP）占预测为正样本(TP+FP)的百分比。
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召回率（Recall） 又称为查全率，正确预测为正样本（TP）占正样本(TP+FN)的百分比。
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F1 Score 精确率和召回率是相互影响的，精确率升高则召回率下降，召回率升高则精确率下降，如果需要兼顾二者，就需要精确率、召回率的结合F1 Score。
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P-R曲线（Precision-Recall Curve） P-R曲线是描述精确率和召回率变化的曲线
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ROC（Receiver Operating Characteristic）空间将假正例率（FPR）定义为 X 轴，真正例率（TPR）定义为 Y 轴。
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AUC(Area Under Curve) AUC（Area Under Curve）被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值
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K-S曲线将真正例率和假正例率都作为纵轴，横轴则由选定的阈值来充当。 公式如下： KS=max(TPR-FPR) KS不同代表的不同情况，一般情况KS值越大，模型的区分能力越强，但是也不是越大模型效果就越好，如果KS过大，模型可能存在异常，所以当KS值过高可能需要检查模型是否过拟合。以下为KS值对应的模型情况，但此对应不是唯一的，只代表大致趋势。
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混淆矩阵: 真为0，假为1