ROC曲线-WEKA中文教程

ROC曲线 ROC曲线（Receiver Operating Characteeristic Curve）是显示Classification模型真正率和假正率之间折中的一种图形化方法。 假设样本可分为正负两类，解读ROC图的一些概念定义: 真正（True Positive , TP），被模型预测为正的正样本 假负（False Negative , FN）被模型预测为负的正样本 假正（False Positive , FP）被模型预测为正的负样本 真负（True Negative , TN）被模型预测为负的负样本 真正率（True Positive Rate , TPR）或灵敏度（sensitivity） TPR = TP /（TP + FN） 正样本预测结果数 / 正样本实际数 假正率（False Positive Rate , FPR） FPR = FP /（FP + TN） 被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 ( TPR=1,FPR=0 ) 是理想模型 一个好的分类模型应该尽可能靠近图形的左上角。