ROC函数的输入应采用何种预测格式

ROC函数的输入应采用二分类模型的预测概率格式。

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种用于评估二分类模型性能的常用工具。它以真阳性率（True Positive Rate，也称为灵敏度）为纵轴，以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，绘制出模型在不同阈值下的性能表现。

在使用ROC函数时，输入应采用二分类模型的预测概率格式，而不是直接使用分类结果。预测概率是指模型对样本属于正类的概率估计值，通常取值范围在0到1之间。通过设置不同的阈值，可以将预测概率转化为二分类结果。

对于二分类模型的预测结果，一般包括两列：一列是样本属于负类的概率（通常表示为0），另一列是样本属于正类的概率（通常表示为1）。ROC函数会根据这两列的概率值计算出不同阈值下的真阳性率和假阳性率，并绘制出ROC曲线。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行ROC分析。TMLP提供了丰富的机器学习算法和模型评估工具，可以方便地进行二分类模型的性能评估和优化。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：腾讯云机器学习平台。