ROC分析中的决策边界

是指在二分类问题中，根据模型预测的概率值来判断样本属于哪个类别的阈值。决策边界将概率值转化为二分类的判断结果，通常是将概率大于等于决策边界的样本划分为正类，概率小于决策边界的样本划分为负类。

决策边界的选择对于分类模型的性能和效果至关重要。如果决策边界选择得太低，会导致将本应为负类的样本划分为正类，即产生了假阳性；而如果决策边界选择得太高，会导致将本应为正类的样本划分为负类，即产生了假阴性。因此，选择合适的决策边界可以使模型在分类任务中达到较好的准确性和召回率。

在ROC分析中，决策边界的选择会影响到模型的真正例率（True Positive Rate，也称为灵敏度或召回率）和假正例率（False Positive Rate）。ROC曲线是以不同决策边界下的真正例率和假正例率为坐标绘制的曲线，通过观察ROC曲线的形状和面积可以评估模型的分类性能。

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