kaggle上面的score以及ROC

TP:真的传染病患者被检测为传染病患者

FP:假的传染病患者被检测为传染病患者

假如现在10000人

其中9900正常，100人禽流感。

如果你的分类器全部设定为正常，那么精度就是9900，但是这个我们关心吗？我们不关心。

我们关心的是怎么把那100人找出来并且隔离,所以我们希望TP越高越高（正隔离），FP越低越好（错隔离）

所以ROC曲线啥意思呢？

宁可错杀一千(FP)也不肯放过一个(TP)

所以kaggle上面的Public LB采用的是ROC_AUC，并不是我们常见的分类器准确率。

ROC_AUC希望错杀的越少越好，正杀的越多越好，对健康人放置不管。

------------------------------------------下面举例-------------------------------------------

(a) (b) <-classified as
   ----- -----
   569014 863 (a): class -
   10014 10649 (b): class +

这个例子来自IEEE-Fraud-detection 比赛。

这个结果提交到public LB以后，得分只有0.68，所以其实是使用了

第二行中10014 10649中的数据。

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