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ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。 其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是：每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。 China泛指整个中国，而PRC的性质更像是秦汉唐元明这种朝代名。 简而言之我们都是中国人，与古代中国人或者未来的中国不同的是，我们恰巧活在PRC这个朝代，当然国民党认为自己活在 ROC 朝代，至于民进党它卖祖求荣连China都不想要了，直接自称 Taiwan。 ROC曲线 全称Receiver Operating Characteristic Curve（受试者特征曲线）。 ROC曲线 由灵敏度为纵轴，（1-特异度）为横轴绘制而成。通过绘制ROC曲线可以让读者直观地看到 某指标各取值对结局指标的诊断或预测能力。 其中名词解释： 灵敏度 (sensitivity)，即敏感度，是指筛检方法能将实际有病的人正确地判定.
ROC曲线下方的区域面积又被称为AUC值，是ROC曲线的数字摘要，取值范围一般为0.5~1。 使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰地说明哪个模型的效果更好，而作为一个数值，对应AUC值更大的模型预测效果更好。 #ROC曲线为什么是一条折线 #ROC曲线为什么不是曲线 今天论文的外审专家也问了这个问题，我才注意到，因此答一下。 如果你也使用的是sklearn.metrics的roc_curve，做的是二分类预测，那么原因可能来自于错误的使用命令： fpr, tpr, threshold = roc_curve (y, prob) #计算真正率和假正率 roc_curve的两个参数是 (y_ture,y. 通常，如果AUC大于0.8，我们认为这个分类器的性能是好的。 简单地说，ROC和AUC是用来评价模型预测性能的一种方法，尤其是在处理不平衡数据集的情况下非常有用。 参考链接： 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 下图是一个ROC曲线的示例： 在这张图.
ROC曲线直观展示假阳性率（1-特异度）与真阳性率（敏感度）之间的关系情况。 可以明显的看出，text1的AUC值（ROC曲线下面积）明显大于text2的面积，说明text1的预测准确率明显高于text2的预测准确率。
ROC在A点踩到下边沿后逐步上行，但K线还要继续向下运行一段，至B点后才开始反弹。 A点前的数个12个单位时间，K线做了大幅下跌，造成ROC快速下探踩边，但能量是有惯性的，A点后快速小幅反弹了一下，接着继续跌，充分释放短期空头动能，至B点才稳住。 ROC曲线的含义已经理解，但是不会画 对于ROC曲线的形成还是比较模糊，求好心人举个栗子，简单的，比如说有1000个样本 类别标记为正或负 通过一个二… 前面各位大神总结的都非常的好，也说一下自己的总结和理解。 东哥起飞：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC ROC/AUC 作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。
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