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# 检测分类问题中的ROC曲线
- URL: https://yinguobing.com/blog/roc-curve/
- Published: 2018-05-26T08:19:58.000Z
- Updated: 2022-05-29T05:23:51.000Z
- Description: 评价检测分类算法性能的时候所采用的ROC曲线是神马？
- Author: 尹国冰
- Tags: 新手入门

ROC是Receiver Operating Characteristic的缩写。根据Wikipedia[\[1\]](#fn1)的描述，统计学中使用ROC曲线来表示可变阈值二分类器的判别能力。它大概长这个样子：

![Roccurves](https://yinguobing.com/blog/content/images/2018/05/Roccurves.png)

ROC曲线的横轴与纵轴分别为不同阈值情形下的True Postive Rate (TPR)与False Positive Rate (FPR)。其中的TPR在机器学习中也常被称为sensitivity、recall或者probability of detection；FPR也被称为fall-out或者probability of false alarm（误报）。ROC曲线可以用在决策时的“成本/收益”分析。

ROC曲线最初是在二战时期由电子工程师与雷达工程师发明的，它被用来在战场上检测敌方目标。很快心理学也开始使用它来描述对刺激的感知。ROC分析已经在医药、射线、生物、预测自然灾害和测量的模型表现评估中应用了数十年，并且在机器学习与数据挖掘中获得了越来越多的应用。

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1. [https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver\_operating\_characteristic](https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver%5Foperating%5Fcharacteristic?ref=yinguobing.com) [↩︎](#fnref1)