ROC函数代码说明

ROC函数（Receiver Operating Characteristic）是一种用于评估分类模型性能的常用工具。它通过绘制真阳性率（True Positive Rate，TPR）与假阳性率（False Positive Rate，FPR）之间的关系曲线来衡量模型的准确性。

ROC曲线的横轴表示FPR，纵轴表示TPR。在二分类问题中，模型的输出结果通常是一个概率值，通过设定一个阈值，将概率值转化为分类结果。ROC曲线可以帮助我们在不同阈值下观察模型的性能表现。

在ROC曲线上，每个点代表了一个特定的阈值下模型的性能。曲线越靠近左上角，说明模型的性能越好。ROC曲线下的面积（AUC）被广泛用作评估模型性能的指标，AUC值越接近1，说明模型的性能越好。

在实际应用中，ROC函数常用于评估二分类模型，特别是在不同阈值下模型的表现。通过观察ROC曲线，我们可以选择最佳的阈值来平衡模型的准确率和召回率。

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