1.sensitivity，也叫recall，true positive rate，含义是预测为正向的case中对的（true positive）和所有事实为正向的case的比例。

2.specificity，也叫，true negative rate，含义是预测为负向的case中对的(true negative)和所有事实为负向的case的比例。

3.roc（receiver operating characteristic）

roc可以用来评价两个分类的分类算法。

roc曲线的纵轴是sensitivity即预测为正向的case中对的（true positive）和所有事实为正向的例子的比例，横轴是fall-out，含义是预测为正向的case中错的和所有事实为负向的比例。

一般的曲线为下图，通过调整threshold，得到不同的true positive rate和false positive rate的值。

有了roc曲线，roc曲线下方的面积可以用来衡量算法的好坏。

  • .90-1 = excellent (A)
  • .80-.90 = good (B)
  • .70-.80 = fair (C)
  • .60-.70 = poor (D)
  • .50-.60 = fail (F)

参考链接：

http://gim.unmc.edu/dxtests/roc3.htm

http://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity

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