1、混淆矩阵 一般情况下，分类器的好坏是通过错误率来衡量的。错误率指的是在测试数据中错误分类的样本所占比例。然而，这样进行度量掩盖了样例如何被分错的原因。 三类问题混淆矩阵示例： 当该矩阵中非对角元素均为0，那么就会得到完美的分类器。 二分类混淆矩阵： 在分类中，当某个类别的
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一、概述 KS（Kolmogorov-Smirnov）评价指标，通过衡量好坏样本累计分布之间的差值，来评估模型的风险区分能力。 KS、AUC、PR曲线对比： 1）ks和AUC一样，都是利用TPR、FPR两个指标来评价模型的整体训练效果。 2）不同之处在于，ks取的是TPR和FPR差值的最大值；AUC只评价了模型的整体训练效果，并没有指
