ROC曲线的x轴代表假正类率(false positive rate, FPR)
ROC曲线的Y轴代表真正类率(true positive rate ,TPR),
AUC的值就是处于ROC 曲线下方的那部分面积的大小,通常介于0.5到1.0之间
AUC值越大,模型的分类效果越好
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