模型评价与选择中如何用ROC曲线来判断代表的分类器的好坏呢？
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推荐回答用一个对角线表示随机猜测的一个分类的性能，比如说对于某一个固定的FPR，在一定FPR的基础上，如果这个分类器它的FPR越高则越好。所以我们利用这个曲线下面的面积来代表这个分类器的性能，即如果在固定的一个FPR的条件下，它的TPR越高，就意味着这个曲线下的面积越大.
因此就把这个ROC曲线下的这部分面积，叫作AUC也就是一个分类器，即它所对应ROC曲线的AUC面积越大，这个分类器就越好。
2022-07-31 23:13:54赞同 展开评论 打赏
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