roc分析是什么意思?

ROC分析是一种评估模型性能的方法，通过绘制真阳性率和假阳性率的关系曲线来展示效果。ROC曲线越靠近左上角，说明模型区分能力越强，AUC值可以量化整体表现，数值越接近1越好。这种方法广泛应用于医疗诊断、金融风控等领域，帮助判断模型在不同阈值下的表现。

ROC分析的核心是比较不同模型的优劣，避免单一指标带来的偏差。实际应用中，工程师会通过调整分类阈值来优化结果，比如在垃圾邮件检测中平衡准确率和召回率。这种分析方法直观易懂，成为机器学习评估的重要工具。