🔍 ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是评估分类模型性能的重要工具，尤其在二分类问题中广泛应用。它通过绘制**真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）**的关系图，直观展示模型在不同阈值下的表现。

核心概念

  • 真阳性率（TPR） = TP / (TP + FN) 🔢
  • 假阳性率（FPR） = FP / (FP + TN) 🔢
  • AUC值（Area Under Curve）：ROC曲线下的面积，用于量化模型整体性能，值越高表示模型越优。

应用场景

📊 适用于以下场景：

  1. 医疗诊断（如预测疾病风险）
  2. 金融风控（如欺诈检测）
  3. 图像识别（如目标检测）
  4. 任何需要权衡灵敏度与特异性的场景

如何绘制ROC曲线？

  1. 计算不同阈值下的TPR和FPR
  2. 以FPR为横轴，TPR为纵轴绘制曲线
  3. 添加对角线（随机猜测的基准线）作为参考
ROC_曲线

AUC值的意义

📈 AUC值越接近1，模型性能越优秀：

  • AUC = 1：完美分类
  • AUC = 0.5：随机猜测
  • AUC < 0.5：模型表现反向（需调整阈值）
AUC_值

实战示例

📌 可参考以下路径学习代码实现：
/ai_tutorial/roc_curve_implementation

延伸阅读

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📌 提示：ROC曲线常与PR曲线（精确率-召回率曲线）结合使用，以适应样本不平衡场景。