this fuction make a roc curve

资 源 简 介

this fuction make a roc curve

详 情 说 明

ROC曲线是评估二分类模型性能的重要工具。该函数通过计算不同概率阈值下的真阳性率和假阳性率，绘制出能够直观反映模型分类能力的曲线。

实现逻辑通常包含以下步骤：首先对测试集的预测概率进行排序，然后遍历一系列阈值（0到1之间），在每个阈值下计算混淆矩阵的四个基本指标（TP, FP, TN, FN）。真阳性率（TPR）作为纵轴，表示正例被正确识别的比例；假阳性率（FPR）作为横轴，表示负例被错误判为正例的比例。

理想情况下，曲线会紧贴左上角，而对角线代表随机猜测的性能。函数最后可能还会计算曲线下面积（AUC）作为量化指标，AUC越接近1说明模型区分能力越强。

对于多分类问题，通常采用"一对多"策略为每个类别单独绘制ROC曲线。注意该函数需要确保输入包含真实的类别标签和模型输出的概率值。