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roc曲线的斜率

发表时间：2024-08-01 12:31:04 来源：网友投稿

ROC曲线的斜率是通过计算真阳性率（True Positive Rate，TPR）与假阳性率（False Positive Rate，FPR）之间的变化率得出的。

TPR表示正确预测为正例的样本占所有正例样本的比例，FPR表示错误预测为正例的样本占所有负例样本的比例。斜率越大表示模型在区分正例和负例方面的性能越好。斜率为1表示模型完美地区分了正例和负例。斜率为0表示模型无法区分正例和负例。斜率小于0表示模型的预测结果与真实情况相反。所以ROC曲线的斜率是评估分类模型性能的重要指标之一。

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