1 混淆矩阵
淆矩阵的作用：
１）用于观察模型在各个类别上的表现，可以计算模型对应各个类别的准确率，召回率；
２）通过混淆矩阵可以观察到类别直接哪些不容易区分，比如Ａ类别中有多少被分到了Ｂ类别，这样可以有针对性的设计特征等，使得类别更有区分性；
2 ROC
ROC曲线的横坐标为false positive rate（FPR），纵坐标为true positive rate（TPR）
3 AUC
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。为什么呢，因为ROC曲线越接近左上角，AUC面积就越大，分类器性能就越好。