ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve)是一种用于评价二分类模型性能的图形化工具。ROC曲线以真正例率(True Positive Rate)为纵轴,假正例率(False Positive Rate)为横轴,展示了在不同阈值下模型的性能。AUC(Area Under the Curve)则是ROC曲线下的面积,用于衡量模型的性能,AUC值越大表示模型性能越好。
通过观察ROC曲线和计算AUC值,可以帮助我们选择最佳的分类阈值,评价模型的性能以及比较不同模型的性能。ROC曲线和AUC是评价分类模型性能中常用的指标。
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