ROC曲线和AUC值

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来源：知乎

一、混淆矩阵

混淆矩阵如图1分别用”0“和”1“代表负样本和正样本。FP代表实际类标签为”0“，但预测类标签为”1“的样本数量。其余，类似推理。

二、假正率和真正率

假正率（False Positive Rate，FPR）是实际标签为”0“的样本中，被预测错误的比例。真正率（True Positive Rate，TPR）是实际标签为”1“的样本中，被预测正确的比例。其公式如下：

三、ROC曲线是一系列threshold下的（FPR，TPR）数值点的连线。此时的threshold的取值分别为测试数据集中各样本的预测概率。

AUC(Area Under roc Cure)，顾名思义，其就是ROC曲线小的面积，在此例子中AUC=0.62。AUC越大，说明分类效果越好。