ROC Curve
ROC 曲线以 FPR 为横轴、TPR 为纵轴，展示分类器在不同阈值下的权衡，AUC 量化整体性能。
用途
评估二分类器在不同阈值下的整体性能。
机制
TPR=TP/(TP+FN)（召回率），FPR=FP/(FP+TN)。对角线为随机分类器。AUC=ROC 曲线下面积，0.5 随机、1.0 完美。AUC 对类别不平衡鲁棒。
用例
- 分类器评估
- 阈值选择
- 不平衡数据
ROC 曲线以 FPR 为横轴、TPR 为纵轴，展示分类器在不同阈值下的权衡，AUC 量化整体性能。
评估二分类器在不同阈值下的整体性能。
TPR=TP/(TP+FN)（召回率），FPR=FP/(FP+TN)。对角线为随机分类器。AUC=ROC 曲线下面积，0.5 随机、1.0 完美。AUC 对类别不平衡鲁棒。