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- roc曲线？ - 知乎
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是什么？ - 知乎
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。
- 机器学习概念 (一)ROC AUC到底是什么鬼? - 知乎
ROC（Receiver Operating Characteristic Curve）曲线和AUC（Area Under the Curve）是机器学习中用来评估分类模型性能的重要工具。我会尽量用简单易懂的方式解释一下： ROC曲线：ROC曲线是一种图形工具，用于展示二元分类系统在其分割阈值改变时的性能。它的横轴是“假阳性率（False Positive Rate, FPR）”，纵轴是
- 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎
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）。
- 我想请教一下ROC曲线cut-off值如何确定？谢谢 - 知乎
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。
- 在graphpad prism中怎么做2或3个指标联合的ROC曲线？ - 知乎
背景：我针对每个指标作出ROC曲线，找到特异性和灵敏度；但是单独指标效果不好，需要将所做的2个指标联合起来再一次做一个ROC曲线。
- roc曲线取截断值要不要考虑p值? - 知乎
最后小编再简单总结一下： 我们选择ROC曲线的截断值主要是为了优化诊断测试的敏感性和特异性，而非基于p值。 如果ROC曲线的AUC p值＞0 05，虽仍然可以计算截断值，但要谨慎解释结果，强调模型的诊断能力可能不足，并考虑进一步优化模型。
- roc曲线太直？这是因为什么啊? - 知乎
#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
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