roc是什么意思中文翻译？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
在统计学和机器学习领域，ROC曲线通常用于衡量分类模型的性能。
ROC曲线以假正率（False Positive Rate, FPR）为横坐标，真正率（True Positive Rate, TPR）为纵坐标绘制而成。
ROC曲线能够直观展示出模型在不同阈值下的表现情况。
当ROC曲线越接近左上角时，说明模型的性能越好。
除了ROC曲线，还有一个评价指标AUC（Area Under the ROC Curve），它表示ROC曲线下的面积，AUC值越接近1，表示模型性能越好。
因此，ROC是衡量分类模型性能的一种重要工具。