大家好，我这学期修了一门machine learning的入门课 我们组基本上就是用现成的module来跑，以找出适合我们dataset的 recommendation algorithm 我们跑出了不同algorithm的ROC图，想要根据这个判断哪个比较好 这是我们的结果http://imgur.com/HaUSWP0 每个点的意思是，某演算法在推荐top1,3,5,10,15,20时的(fpr,tpr) 看起来是ubcf_j这一个演算法比较好，因为整体曲线比较偏左上角 (这个判断没错吧？) 但用R的flux package的auc function来计算各个演算法的ROC面积 却是popular演算法的面积比较大 ubcf_j = 0.008047444 popular = 0.008248831 我个人以为，popular面积比较大是因为它的fpr比较高。所以我想不通， 因为fpr比较高所以auc大，这能证明这个演算法比较好吗？还是有哪里我 想错了，或是统计过程操作有错误？ (我本身没什麽统计知识，单纯就是为了解释这张图有四处找资料而已) 还请各位帮忙解惑一下，谢谢！ --

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