我不确定我得到了这个问题，但由于标题要求解释 ROC 曲线，我会尝试。

ROC 曲线用于查看您的分类器在分离正面和负面示例方面的能力，并确定分离它们的最佳阈值。

为了能够使用 ROC 曲线，您的分类器必须是排名的——也就是说，它应该能够对示例进行排名，使得排名较高的样本更有可能是正面的。例如，逻辑回归输出概率，这是您可以用于排名的分数。

绘制 ROC 曲线

给定一个数据集和一个排名分类器：

• 按分数从高到低对测试示例进行排序
• 从$(0, 0)$
• 对于排序顺序中的 每个示例$x$
  • 如果为正，则向上移动1$x$$1/\text{pos}$
  • 如果是负数，向右$x$$1/\text{neg}$

其中和分别是正例和负例的分数。$\text{pos}$$\text{neg}$

这张漂亮的 gif 动画图片应该更清楚地说明这个过程

在此图上，轴是真阳性率，轴是假阳性率。注意对角线 - 这是基线，可以通过随机分类器获得。我们的 ROC 曲线越高于这条线越好。$y$$x$

中华民国地区

ROC 曲线下的区域（阴影）自然地显示了曲线与基线的距离。对于基线，它是 0.5，对于完美分类器，它是 1。

您可以在此问题中阅读有关 AUC ROC 的更多信息：AUC 代表什么，它是什么？

选择最佳阈值

我将简要概述选择最佳阈值的过程，更多细节可以在参考资料中找到。

要选择最佳阈值，您可以将 ROC 曲线的每个点视为一个单独的分类器。这个迷你分类器使用分数作为 + 和 - 之间的边界（即它分类为 + 当前点之上的所有点）

根据我们数据集中的 pos/neg 分数（在 50%/50% 的情况下与基线平行），您可以构建 ISO 精度线并采用精度最高的线。

这是一张说明这一点的图片，有关详细信息，我再次邀请您参考

参考

• http://mlwiki.org/index.php/ROC_Analysis