摘要： http://bubblexc.com/y2011/148/很多时候，我们希望对一个二值分类器的性能进行评价，AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标准。现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem)，使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的性能。举个例子：测试样本中有A类样本90个，B 类样本10个。若某个分类器简单的将所有样本都划分成A类，那么在这个测试样本中，它的准确率仍为90%，这显示是不合理的。为了解决上述问题，人们从医疗分析领域引入了一种新的分类模型performance评判方法——ROC分 阅读全文