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P1 · 應會

機器學習

ROC 與 AUC

是什麼

ROC 描述不同閾值下真正率與假正率的取捨;AUC 越高通常代表整體排序辨識能力越好。

解決什麼問題

這題考ROC 與 AUC的適用邊界,並要求找出不正確、最不符合或不屬於的選項。

考場 Trigger

  • 先圈出『不/錯誤/非』,再判斷例外
  • 看到跨閾值比較分類器 → ROC-AUC
  • 它不是單一固定閾值的準確率

初級深度

掌握主要用途、考試線索與必要邊界即可。

Official Evidence

官方題目正在怎麼考

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