首先，ROC是什么？由什么组成？
ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的图形工具。它通过比较模型在不同阈值下的表现，展示了模型在区分正类和负类样本时的能力。ROC曲线由X轴、Y轴和对角线组成，X轴：假阳性率（FPR），Y轴：真阳性率（TPR），对角线：表示随机猜测的表现，曲线在对角线上方表示模型优于随机猜测。
其次，ROC曲线怎么看？
曲线位置：ROC曲线越靠近左上角，模型的分类性能越好。这表示在较低的假阳性率下有较高的真阳性率。
AUC：曲线下的面积。AUC值介于0和1之间，值越大，模型性能越好。 AUC = 0.5：模型表现与随机猜测相同，AUC < 0.5：模型表现劣于随机猜测，AUC > 0.5：模型优于随机猜测。
再次，ROC曲线可以干什么？
可以用于模型选和阈值选择。模型选择是指在不同模型之间进行选择，选择AUC值较高的模型。阈值选择则是确定分类模型的最佳阈值，以平衡假阳性和真阳性。
最后，ROC曲线怎么画？
下面就是使用R语言和proc包生成ROC曲线的一个示例代码。
library(pROC)
x="TTYH3" #用于ROC的变量
#读入文件，整理
rt=read.table("input.txt",header=T,sep="\t",check.names=F,row.names=1)
y=colnames(rt)[1]
#绘制
rocobj1=roc(rt[,y], as.vector(rt[,x]))
pdf(file="ROC.pdf",width=5,height=5)
plot(rocobj1, print.auc=TRUE, col="red")
dev.off()
标签：rt,AUC,曲线,阈值,学会,ROC,模型 From： https://blog.csdn.net/2401_89547132/article/details/144328811