ROC曲线：定义、解释与应用 - 评估二元分类器性能

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种用于评估二元分类器（binary classifier）性能的图形化工具。ROC曲线是通过将分类器的真阳性率（True Positive Rate，TPR）绘制为横坐标，将假阳性率（False Positive Rate，FPR）绘制为纵坐标而得到的。

在ROC曲线上，每个点表示一个分类器的性能，其中横坐标表示分类器的真阳性率，纵坐标表示分类器的假阳性率。ROC曲线越靠近左上角，表示分类器的性能越好，因为它同时具有高的真阳性率和低的假阳性率。ROC曲线的面积（Area Under Curve，AUC）也是评估分类器性能的重要指标，AUC越大，表示分类器的性能越好。