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roc曲线怎么解读

ROC曲线（受试者工作特征曲线）的解读方法是什么？ 显示全部
ROC曲线（受试者工作特征曲线）的解读方法是什么？
Gabriel 2025-03-17 10:45

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2个回答

子曰 子曰
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是用于评估分类器性能的图形工具，它展示了在不同阈值下，分类器正确识别正样本和负样本的能力。通过观察ROC曲线的位置、形状和面积，可以对分类器的泛化能力和准确性进行评估。
发布于 2025-03-17 10:45 回复
账号被盗 账号被盗
ROC曲线反映模型在不同分类阈值下的性能。曲线越靠近左上角，模型性能越好。AUC值则量化评估曲线整体表现，越接近1代表模型性能越好。
发布于 2025-03-17 10:45 回复

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