ROC图计算中的ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)是一种用于评估分类模型性能的图形工具。ROC曲线以真阳性率(True Positive Rate,TPR)为纵轴,以假阳性率(False Positive Rate,FPR)为横轴,展示了在不同分类阈值下模型的性能表现。
ROC曲线的横轴FPR表示被错误地判定为正例的负例样本比例,纵轴TPR表示被正确地判定为正例的正例样本比例。ROC曲线的形状可以直观地反映出分类模型的性能。一般来说,ROC曲线越靠近左上角,说明模型的性能越好。
ROC曲线可以通过计算不同分类阈值下的TPR和FPR来绘制。常见的计算方法有以下几种:
ROC曲线的应用场景广泛,特别适用于二分类问题中的不平衡数据集。通过观察ROC曲线,可以选择最佳的分类阈值,以达到最优的分类效果。
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