带有mlr3::autoplot()的Roc曲线，用于基准测试和“保持”重采样

带有mlr3::autoplot()的Roc曲线是用于基准测试和"保持"重采样的工具。它是在R语言中使用mlr3包进行机器学习模型评估和性能比较时的一种可视化方法。

Roc曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种常用的二分类模型评估指标，用于衡量模型在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）之间的权衡。它可以帮助我们理解模型在不同阈值下的分类性能，并选择最佳的阈值。

mlr3::autoplot()是mlr3包中的一个函数，它可以自动绘制Roc曲线。通过传入模型预测结果和真实标签，mlr3::autoplot()会计算不同阈值下的真阳性率和假阳性率，并绘制出Roc曲线。这样我们可以直观地观察模型的分类性能，并进行模型之间的比较。

基准测试是指在性能评估中使用已知结果的数据集来评估模型的性能。通过绘制Roc曲线，我们可以比较不同模型在相同数据集上的性能表现，从而选择最佳的模型。

"保持"重采样是一种常用的交叉验证方法，它将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于模型的评估。通过绘制Roc曲线，我们可以观察模型在不同训练集和测试集划分下的性能变化，从而评估模型的稳定性和泛化能力。

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