----实操练习：玩转逻辑回归之面部识别！//----

召回和精确映射到混淆矩阵

评估性能 ， 第3部分：ROC-AUC曲线

ROC-AUC曲线是一个有用的指标 ， 因为它们可以衡量真实的阳性率和虚假的阳性率 。

我为我的训练和测试数据生成了ROC-AUC曲线 ， 但它们看起来基本相同 ， 所以我只在这里显示训练图像 。 （训练数据的AUC为93.4％ ， 而测试数据的AUC为93.2％ 。 ）

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