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roc曲线是什么原理

发表时间：2024-08-01 15:15:27 来源：网友投稿

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种衡量二分类模型分类性能的方法。

它的原理是基于分类器的不同决策阈值下真正例率（true positive rate）与假正例率（false positive rate）之间的关系。真正例率是指分类器正确地将正例分类为正例的比例，假正例率是指分类器错误地将负例分类为正例的比例。ROC曲线将不同决策阈值下真正例率与假正例率的变化关系绘制在坐标轴上，可以直观地评估模型的分类能力和选择合适的分类阈值。通常ROC曲线下面积（AUC）越大，说明分类器的性能越好。

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