- 二元分类，true positive/false positive 在导论里有讲到
classification: 按阈值（threshold）分类的情况
condition: 真实情况
| Title | Classified Positive | Classified Negative |
|---|---|---|
| Condition Real | TP | FN |
| Condition False | FP | TN |
- AUC曲线/ROC曲线
each (x,y) point on the ROC Curve is a False Positive rate and a True Positive rate.
扒到别人一个很详细的过程
- 注意以上的分类写法（可能）跟自己常用的x，y不一样，小心点就好了。
- negative这个词很多教程喜欢重复用，注意分清是classification negative还是condition negative
- 其实只要记住怎么划分上图四个格子（作为传出参数），其他都不用记，写个小函数就好了
- 机器学习也会用到这个分类，但是注重点不一样，记原理就好了。
2018.8.1
