roc 曲线的画法源代码

资 源 简 介

roc 曲线的画法源代码

详 情 说 明

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是评估二分类模型性能的重要工具，通过绘制真正例率（TPR）和假正例率（FPR）的曲线来直观反映模型效果。以下是绘制ROC曲线的核心逻辑和实现思路：

数据准备 需要模型预测的概率值或置信度分数（如逻辑回归的输出概率），以及对应的真实标签（0或1）。通常通过交叉验证或测试集获得这些数据。

阈值调整 从高到低遍历所有可能的分类阈值（如0.9到0.1），计算每个阈值下的TPR（召回率）和FPR（1-特异度）。TPR=真正例数/实际正例数，FPR=假正例数/实际负例数。

曲线绘制 将FPR作为横坐标、TPR作为纵坐标，连接所有阈值对应的点形成ROC曲线。曲线越靠近左上角，模型性能越好；对角线表示随机猜测。

AUC计算 曲线下面积（AUC）用于量化模型性能，通常通过梯形法数值积分实现。AUC值范围0.5~1，越大说明区分能力越强。

扩展思路 多分类问题：可采用一对多（OvR）策略，为每个类别单独绘制ROC曲线。 概率校准：若模型输出未经校准（如SVM），需通过Platt缩放或等渗回归调整概率值。

初学者可直接调用现成工具（如Python的`sklearn.metrics.roc_curve`）完成计算，再结合`matplotlib`绘图库可视化结果，避免重复造轮子。