模型评价与选择中如何绘制ROC曲线呢？
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对于ROC曲线来说，每一点都代表了分类器的TPR和FPR，主要是通过调节它的分类阈值来达到。可以对测试集的每一个事例计算它的一个分数，分数越高就表明被判断为正事例率的可能性越大，把这些分数计算出来之后，把它从高到低进行排序，然后依次选择每一个分数作为阈值来判断事例的类别，从而可以得到多个ROC曲线上的点。然后再将这些点把它平滑地连接起来，就可以得到我们这个分类器的ROC的曲线。
2022-07-31 23:13:53赞同 展开评论
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