ROC曲线：横坐标和纵坐标分别代表什么？

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是机器学习中用于评估模型性能的重要工具。ROC曲线的横坐标表示假阳性率（False Positive Rate，FPR），纵坐标表示真阳性率（True Positive Rate，TPR）。

• 假阳性率 (FPR) 表示将负样本错误预测为正样本的比例。
• 真阳性率 (TPR) 表示将正样本正确预测为正样本的比例。

ROC曲线可以帮助我们比较不同模型的性能，并选择最佳模型。曲线越靠近左上角，模型的性能越好。