什么叫roc曲线

ROC曲线是评估分类模型性能的重要工具，通过展示不同阈值下真正例率与假正例率的关系。这条曲线横轴表示假正例率，纵轴表示真正例率，曲线越靠近左上角表示模型性能越好。AUC值是ROC曲线下的面积，数值在0到1之间，1代表完美分类器，0.5表示随机猜测。医疗诊断、信用评分和垃圾邮件过滤等领域广泛应用ROC曲线评估模型效果。

ROC曲线还能帮助确定最佳分类阈值。曲线上每个点对应一个特定阈值，根据实际需求选择合适的平衡点。在异常检测系统中，ROC曲线能显示不同敏感度下的表现；人脸识别应用中，它帮助调整安全级别。ROC曲线不受类别不平衡影响，这使得它在处理数据分布不均的场景时特别有用。