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在这个函数中,ROC曲线是由真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)之间的关系构建的。真阳性率是指被正确地识别为阳性的实例的比率,而假阳性率是指被错误地识别为阳性的实例的比率。ROC曲线是一种用于评估分类器性能的常用工具,特别是在二元分类情况下。此外,ROC曲线被广泛用于医学诊断测试的性能评估中,以及在机器学习中用于选择模型和确定阈值。