|
转自 http://zuoye.baidu.com/question/e7a33054ac972e39b119a9001fe1c3d6.html?fr=iks&word=roc%C7%FA%CF%DF+matlab&ie=gbk 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. 通常来说 阈值降低,即进入正类的门槛变低,TPR会变大,但是FPR也会变大,看他们谁变的快…… |
|
|
