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在机器学习中，ROC（接收者操作特征曲线）是一种用来评估分类模型性能的曲线 。ROC曲线通过绘制真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）之间的关系来展示模型的表现 。TPR表示被正确分类的正例比例 ， 而FPR表示被错误分类的负例比例 。ROC曲线越接近左上角，说明模型性能越好 。曲线下面积（AUC）是评估模型性能的一个指标，AUC越大 ， 模型性能越好 。通过调整模型的阈值，我们可以在ROC曲线上选择适当的工作点，以满足特定的需求 。例如，在医学诊断中，我们可能更关注敏感性，而在垃圾邮件检测中 ， 我们可能更关注特异性 。
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