time-depedent roc

时间相关的ROC（Receiver Operating Characteristic）是评估二进制分类器性能的一种工具。在时间相关的场景中，我们需要考虑分类器在不同时间点上的性能变化。

在时间相关的ROC分析中，我们通常关注分类器的两个重要指标：True Positive Rate (TPR) 和 False Positive Rate (FPR)。

TPR（也被称为灵敏度、召回率）是指分类器正确识别正样本的能力。在时间相关的ROC中，我们可以根据不同时间点上正样本的数目来计算TPR。如果随着时间的推移，分类器能够更准确地识别出更多的正样本，那么TPR会增加。

FPR是指分类器错误识别负样本为正样本的能力。同样，在时间相关的ROC中，我们可以根据不同时间点上负样本的数目来计算FPR。如果分类器随着时间的推移，能够更少地误判负样本为正样本，那么FPR会降低。

通过计算不同时间点上的TPR和FPR，我们可以绘制出时间相关的ROC曲线。与传统的ROC曲线相比，时间相关的ROC曲线可以反映分类器在不同时间点上的性能变化情况。这对于需要对分类器性能进行动态监测和调整的任务非常有用，例如信用卡风险评估、肿瘤检测等。

总而言之，时间相关的ROC分析帮助我们了解分类器在不同时间点上的性能变化情况，通过对TPR和FPR的计算和比较，我们可以得到一个更全面的分类器性能评估。