acc曲线是什么

ACC曲线是评估分类模型性能的重要工具，全称为"准确度-覆盖率曲线"。这条曲线展示了模型在不同阈值下的表现，横轴表示覆盖率（正例被正确识别的比例），纵轴表示准确度（预测正确的比例）。实际应用中，这条曲线帮助数据科学家找到最佳平衡点，例如在医疗诊断中，医生可以调整阈值以获得更高的疾病检出率，同时保持合理的诊断准确性。不同模型产生的曲线形状各异，曲线越靠近左上角，代表模型性能越好。

ROC曲线与ACC曲线类似，但使用真阳性率和假阳性率作为坐标轴。ROC曲线下的面积（AUC）是衡量模型整体性能的单一指标，值在0到1之间，越接近1表示模型越优秀。在实际项目中，工程师常通过比较多个模型的ROC曲线来选择最佳算法。例如，在垃圾邮件过滤系统中，高AUC值意味着系统能更准确地区分垃圾邮件和正常邮件，减少用户误判的可能性。