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docs/api/paddle/metric/Auc_cn.rst
@@ -8,11 +8,12 @@ Auc
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.. note::
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目前只用 Python 实现 Auc,可能速度略慢。
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- 该接口计算 Auc,在二分类(binary classification)中广泛使用。
+该接口计算 Auc,在二分类(binary classification)中广泛使用。
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- 该接口创建四个局部变量 true_positives,true_negatives,false_positives 和 false_negatives,用于计算 Auc。为了离散化 AUC 曲线,使用临界值的线性间隔来计算召回率和准确率的值。用 false positive 的召回值高度计算 ROC 曲线面积,用 recall 的准确值高度计算 PR 曲线面积。
+该接口创建四个局部变量 true_positives,true_negatives,false_positives 和 false_negatives,用于计算 Auc。为了离散化 AUC 曲线,使用临界值的线性间隔来计算召回率和准确率的值。用 false positive 的召回值高度计算 ROC 曲线面积,用 recall 的准确值高度计算 PR 曲线面积。
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+参考链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic#Area_under_the_curve
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- 参考链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic#Area_under_the_curve
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参数
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