ROC曲线下面积为什么越大越好（TPR FPR）

表格：

	预测成正例	预测成反例	加和含义	统计量
正例	TP	FN	TP + FN 表示实际数据集中正样本的数量	召回率 TPR=TP/(TP+FN)
反例	FP	TN	FP + TN 表示实际数据集中负样本的数量	FPR = FP/(FP+TN)
加和含义	TP + FP 表示预测的正类样本数	FN + TN 表示预测的负类样本数	TP + FN + FP + TN 表示样本总数
统计量	精确率= TP/(TP+FP)			正确率= (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

ROC曲线：

ROC曲线以TPR为纵轴以FPR为横轴

TPR=TP/(TP+FN)表示实际正样本中被预测成正样本的占比也就是实际正样本的预测正确率所以是越大越好

FPR = FP/(FP+TN)表示实际负样本中被预测成正样本的占比也就是实际正样本的预测错误率所以是越小越好

所以最完美的点就是(0,1) ROC曲线下的面积越大越好

参考：https://blog.csdn.net/qq_30992103/article/details/99730059?spm=1001.2014.3001.5506

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