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一个阈值就能算出1个真阳性率和假阳性率,多找几个阈值就能算出多个率,把这些率画在坐标轴里,再连成线,就是ROC曲线了。 我们可以编写一个函数,帮我们计算真阳性率和假阳性率,这段函数参考了知乎张敬信[1]老师的文章。 cal_ROC <- function(df, cutoff){ df <- transform(df, pred = ifelse(ca125>cut...
上图中,蓝色区域与红色区域的重叠部分不多,所以可以看到ROC曲线距离左上角很近。 但是,当蓝色区域与红色区域基本重叠时,ROC曲线就和接近y=x这条线了。 综上两个图,如果我们想要用ROC来评估分类器的分类质量,我们就可以通过计算AUC(ROC曲线下的面积)来评估了,这就是AUC的目的。 其实,AUC表示的是正例排在负例...