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- ROC是什么？ - 知乎
ROC（接受者操作特征曲线） ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线，又称接受者操作特征曲线。该曲线最早应用于雷达信号检测领域，用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力，ROC曲线是基于混淆矩阵得出的。
- 机器学习概念(一)ROC AUC到底是什么鬼? - 知乎
ROC曲线早在第二次世界大战期间就被使用在电子工程和雷达工程当中，被用于军事目标检测。 后来，ROC曲线也被应用到心理学、医学、机器学习和数据挖掘等领域的模型性能评估。 对于二分类问题，预测模型会对每一个样本预测一个得分s或者一个概率p。
- roc曲线？ - 知乎
roc曲线图中45度线下的面积是0 5，roc曲线与它偏离越大，越向左上方靠拢，它下方的面积（auc）就越大，其auc值也越接近于1。 因此，我们可以根据AUC的值来判断一个分类模型的预测效果。
- roc曲线取截断值要不要考虑p值? - 知乎
p值在ROC曲线分析中的角色 在ROC分析中，p值通一般用在评估模型或预测因子相对于无信息模型的显著性。具体来说： AUC的p值：若AUC的p值＜0 05，那就意味模型的预测能力显著好于随机猜测; DeLong检验的p值：用在比较两条ROC曲线间的差异是否显著
- 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - 知乎
roc auc作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。 其实，理解它并不是非常难，但是好多朋友都遇到了一个相同的问题，那就是： 每次看书的时候都很明白，但回过头就忘了，经常容易将概念弄混。
- r 语言中的 roc 函数如何使用？ - 知乎
这个函数可以在多个包中找到，但最常见的是在 `pROC` 包中。`pROC` 包提供了一种简单而灵活的方式来创建和分析 ROC 曲线，它主要用于评估二分类模型的性能。 首先，确保安装了 `pROC` 包： ```R install packages("pROC") ``` 然后，您可以使用 `roc` 函数来创建 ROC 曲线。
- 我想请教一下ROC曲线cut-off值如何确定？谢谢 - 知乎
对roc曲线的相关理论有了一定理解之后，接下来就可是使用spssau软件的roc曲线分析功能进行roc曲线的构建与分析了。 三、分析操作 上传数据至 SPSSAU 系统，首先使用SPSSAU的数据标签功能，将是否生病变量中的数字1标识为“生病”，数字0标识为“未生病”，然后
- 通过一个例子来绘制一条ROC曲线？ - 知乎
如今，ROC 曲线已经被广泛应用于机器学习领域的模型评估，说到这里就不得不提到 Tom Fawcett 大佬，他一直在致力于推广 ROC 在机器学习领域的应用，他发布的论文《An introduction to ROC analysis》更是被奉为 ROC 的经典之作（引用 2 2w 次），知名机器学习库 scikit-learn
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