ROC是什么意思

ROC（Receiver Operating Characteristic）是一种用于评估分类模型性能的图像，通常用于比较模型在不同阈值下的灵敏度（True Positive Rate）和特异性（True Negative Rate）。ROC曲线的横坐标是假阳性率（False Positive Rate），纵坐标是真阳性率（True Positive Rate），ROC曲线下方的面积（AUC，Area Under the Curve）用来衡量模型的整体性能，AUC的取值范围在0.5到1之间，值越接近1表示模型性能越好。 在ROC曲线上，曲线越靠近左上角（0,1）点，表示模型的性能越好，当ROC曲线为一条直线时，则表明模型性能等同于随机猜测。ROC曲线和AUC是评估分类模型优劣的重要指标，通常用于二分类问题，但也可以扩展用于多分类问题。 ROC曲线和AUC提供了一种更全面的评价分类器性能的方法，使得模型性能的比较更为客观。