关于ROC值参考文献

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），简称ROC曲线，是一种评估二分类模型性能的重要工具。它通过比较真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）在不同阈值下的变化，直观地展示模型预测结果的优劣。一个好的模型，其ROC曲线会尽量靠近左上角，表示真阳性率高同时假阳性率低。

关于ROC值的具体参考资料，您可以查阅以下几篇经典的论文和书籍：

1. "An introduction to ROC analysis" by Tom Fawcett (2006)，在《Journal of Machine Learning Research》上发表，是一篇深入浅出的入门文章。
2. "The area under the ROC curve as a summary statistic" by E. Hanley and B. McNeil (1982)，提出了AUC（Area Under the Curve）作为衡量ROC曲线下面积的指标。
3. "Statistical methods for receiver operating characteristic curves" by David H.ozo et al. (2005) 提供了ROC分析的统计处理方法。

此外，还可以参考医学、数据科学和机器学习教材如《Pattern Recognition and Machine Learning》(Christopher Bishop) 和《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》(Kevin P. Murphy) 中的相关章节。