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上传时间: 2021-01-20
详细说明：之前在做kaggle比赛时，有个比赛使用AUC来评比的，当时试着画了ROC曲线，结果出来的下图这样的图形。跟平时的ROC曲线差好远，就只有一个点。而别人家的都是很多转折的，为啥我的不一样。
我的图如下：
正常的图（sklearn上面截取的）：
思考过后，发现原来：
ROC曲线，一般适用于你的分类器输出一个“概率值”，即这个样本属于某个类的概率是多少。 如此的话，你就需要设定一个阈值， 大于这个阈值属于正类，小于这个阈值属于负类。
从而，对于这个阈值P0， 就会得到对应的TPR, FPR, 也就是ROC曲线上的一个点，你设置不同的阈值，就会得到不同的TPR, FPR， 从而构成ROC曲线。
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