二元分类器ROC曲线

二元分类器的ROC曲线是通过计算不同阈值下的真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）得到的。首先，我们需要根据不同的阈值将样本进行分类，得到对应的真正例数、假正例数、真负例数和假负例数。然后，根据这些数值计算出对应的TPR和FPR。将不同阈值下的TPR和FPR对应的点连接起来，就得到了ROC曲线。ROC曲线的横轴是FPR，纵轴是TPR。\[1\]\[2\]

AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，用来评价分类器的性能。AUC的取值范围在0.5和1之间，越接近1表示分类器的性能越好。AUC的优点是不受分类器阈值的影响，能够直观地评价分类器的好坏。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [分类器模型评价指标之ROC曲线](https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/78244688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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