roc曲线95%置信区间

ROC曲线并没有直接计算95%置信区间的方法。ROC曲线是通过改变分类的阈值来绘制的，它通过算真阳性率（TPR）与假性率（FPR）之间的关系来评估分类器的性能。通常，ROC曲线被用于比较不同模型的性能。

然而，对于模型性能的置信区间估计，可以使用交叉验证或基于重采样的统计方法来获取。通过在数据集上进行多次随机采样、训练模型，并计算每次训练得出的ROC曲线，可以得到一系列的ROC曲线。然后，可以使用这些曲线来计算置信区间。

具体计算置信区间的方法有很多种，如基于bootstrap方法或基于置换检验的方法等。这些方法需要对数据进行多次重采样或模型训练，并计算出置信区间。

总之，ROC曲线本身并没有提供直接的置信区间计算方法，需要借助其他统计方法来估计模型性能的置信区间。