roc是什么意思？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
ROC曲线主要用来描述分类器在不同分类阈值下的真阳性率和假阳性率之间的关系。
ROC曲线的横坐标是假阳性率，纵坐标是真阳性率。
ROC曲线越靠近左上角，说明分类器性能越好，即真阳性率高，同时假阳性率低。
而ROC曲线下方的面积AUC（Area Under Curve）则是另一个常用的评估指标，AUC越接近1，表示分类器效果越好。
ROC曲线和AUC可以有效评估模型在二分类问题上的性能，并选择最佳的分类阈值。