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关于分类估量模子的施展评估咱们最常见的办法就是ROC弧线，呈文AUC。比如有两个模子，咱们去比拟下两个模子AUC的大小，进而得出两个模子施展的优劣。这个是咱们惯例的作念法，要是咱们的商榷关心点放在“在原模子新引入一个估量变量，模子的末端会不会擢升时”，这个时刻ROC就通常会显过劲不从心，因为通常加入一个变量AUC不会有太大的变化，且AUC不好讲明。 When evaluating the improvement of predictive performance of a predictive

关于分类谋略模子的发达评估咱们最常见的想法就是ROC弧线，评释AUC。比如有两个模子，咱们去比拟下两个模子AUC的大小，进而得出两个模子发达的优劣。这个是咱们旧例的作念法，若是咱们的征询温情点放在“在原模子新引入一个谋略变量，模子的效率会不会进步时”，这个技术ROC就往往会显过劲不从心，因为时时加入一个变量AUC不会有太大的变化，且AUC不好评释。 When evaluating the improvement of predictive performance of a predictive