评估方法：
在学习得到的模型投放使用之前，通常需要对其进行性能 评估。为此， 需使用一个“测试集”（testing set）来测试 模型对新样本的泛化能力，然后以测试集上的“测试误差 ”（testing error）作为泛化误差的近似。

我们假设测试集是从样本真实分布中独立采样获得，所以 测试集要和训练集中的样本尽量互斥。

给定一个已知的数据集，将数据集拆分成训练集S和测试集 T，通常的做法包括留出法、交叉验证法、自助法。

评估指标：
要评估模型的好坏光有评估方法还不行，还得确定评估指标。

所谓评估指标就是衡量模型泛化能力好坏的评估标准，反映了 任务需求；使用不同的评估指标往往会导致不同的评估结果。

在分类预测任务中，给定测试样例集，评估分类模型的性能就 是把对每一个待测样本的分类结果和它的真实标记比较。

因此，准确率和错误率是最常用的两种评估指标：

• 准确率就是分对样本占测试样本总数的比例
• 错误率就是分错样本占测试样本总数的比例

ROC曲线的绘制基于TPR和FPR，这里先说真正率和假正率的计算

真正率与假正率的计算

例题：

+、- 表示样本的真实正负，即x1为负样本，但它有0.9的概率被预测为正样本，同理，x2为正样本，它有0.9的概率被预测为正样本。

接下来，开始用一种简单的方法计算TPR和FPR

用 | 来分割数据（先举个例子， | 从最左移动到最右）

| 左侧表示样本被预测为正，右边表示样本被预测为负。

第一行，TP是被模型预测为正的正样本，即 + 样本在 | 左侧的个数，为0；FN是被模型预测为负的正样本，即 + 样本在 | 右侧的个数，为4；FP是被模型预测为正的负样本，即 - 样本在 | 左侧的个数，为0；TN是被模型预测为负的负样本，即 - 样本在 | 右侧的个数，为5个。列出表如下：

那第一行的TPR和FPR分别为
**第二行，**TP是 + 样本在 | 左侧的个数，为0；FN是被模型预测为负的正样本，即 + 样本在 | 右侧的个数，为4；FP是被模型预测为正的负样本，即 - 样本在 | 左侧的个数，为1；TN是被模型预测为负的负样本，即 - 样本在 | 右侧的个数，为4个。列出表如下：
那第一行的TPR和FPR分别为

同理：

ROC曲线 的横坐标为FPR，纵坐标为TPR，根据这九个点，用R语言画出ROC曲线如下

当样本量足够大时，密集的点就会使ROC曲线变得圆滑

直接地比较分类的好坏是比较ROC曲线的面积，也就是AUC，当后者的曲线包住前者时，说明后者的分类器比较好；但有时曲线有交叉点难以判断面积的大小时，需要计算AUC的值。
在这里说排序法：


我这里说的比较AUC是基于多个样本集，一个样本集根据计算只能画出一个ROC曲线和AUC值（我这里只有一道题，没得比，这也是我当时看教程有点不太明白的地方，以为还可以画出多条曲线进行比较呢）

到这里就解释完了，有高见的朋友们可以留言，我对这块的内容也是自己的体会，希望可以和大家一起讨论。