首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，一定，一定要彻底理解混淆矩阵的定义！！！混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念，其意义如下：称预测类别为1的为Positive（阳性），预测类别为0的为Negative（阴性）。预测正确的为True（真），预测错误的为False（伪）。对上述概念进行组合，就产生了如下的混淆矩阵：
然后，由此引出True Positive Rate（真阳率）、False Positive（伪阳率）两个概念：
仔细看这两个公式，发现其实TPRate就是TP除以TP所在的列，FPRate就是FP除以FP所在的列，二者意义如下：
TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的比例。
FPRate的意义是所有真实类别为0的样本中，预测类别为1的比例。
来源：CSDN
作者：网络一线牵 珍惜这份缘
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