[問題] AUC大但fpr也高？
大家好，我這學期修了一門machine learning的入門課
我們組基本上就是用現成的module來跑，以找出適合我們dataset的
recommendation algorithm
我們跑出了不同algorithm的ROC圖，想要根據這個判斷哪個比較好
這是我們的結果http://imgur.com/HaUSWP0
每個點的意思是，某演算法在推薦top1,3,5,10,15,20時的(fpr,tpr)
看起來是ubcf_j這一個演算法比較好，因為整體曲線比較偏左上角
(這個判斷沒錯吧？)
但用R的flux package的auc function來計算各個演算法的ROC面積
卻是popular演算法的面積比較大
ubcf_j = 0.008047444
popular = 0.008248831
我個人以為，popular面積比較大是因為它的fpr比較高。所以我想不通，
因為fpr比較高所以auc大，這能證明這個演算法比較好嗎？還是有哪裡我
想錯了，或是統計過程操作有錯誤？
(我本身沒什麼統計知識，單純就是為了解釋這張圖有四處找資料而已)
還請各位幫忙解惑一下，謝謝！
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