ROC曲線

ROC曲線是評判一個模型好壞的標準，有兩個值要知道，FPR(假正率)和TPR(真正率)，ROC曲線就是以這兩個值為坐標軸畫的。比如邏輯回歸得到的結果是概率，那么就要取閾值來劃分正負，這時候，每劃一個閾值，就會產生一組FPR和TPR的值，然后把這組值畫成坐標軸上的一個點，這樣，當選取多組閾值后，就形成了ROC曲線(每次選取一個不同的閾值，我們就可以得到一組FPR和TPR，即ROC曲線上的一點)，AUC值就是ROC曲線下方的面積。圖中畫出的AUC=0.810就是這個模型能得出的最好的AUC值，其對應的閾值也是最好的劃分。但是最好的閾值是不能通過這個圖知道的，要通過KS曲線得出。

KS曲線

KS曲線的縱軸是表示TPR和FPR的值，就是這兩個值可以同時在一個縱軸上體現，橫軸就是閾值，，然后在兩條曲線分隔最開的地方，對應的就是最好的閾值，也是該模型最好的AUC值，就比如是上圖的AUC=0.810，下圖中，一條曲線是FPR，一條是TPR

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作者：yaoqsm

來源：CSDN

原文：https://blog.csdn.net/yaoqsm/article/details/78334920

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總結

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