机器学习ROC曲线中的阈值thresholds

在ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线中，阈值（thresholds）是一个用于分类模型的概率或分数的截断值。ROC曲线的绘制涉及使用不同的阈值来计算真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR），进而绘制出TPR-FPR的曲线。

在二分类问题中，模型通常输出一个概率值，表示样本属于正例的概率。这个概率值可以被截断为二元分类的决策，通过选择一个阈值来决定样本是被分类为正例还是负例。

• 如果模型输出的概率大于阈值，则样本被预测为正例。
• 如果模型输出的概率小于或等于阈值，则样本被预测为负例。

通过改变阈值，可以得到不同的真正例率（TPR）和假正例率（FPR），从而绘制出ROC曲线。ROC曲线的横轴是FPR，纵轴是TPR。通常来说，随着阈值的增加，TPR会减小，而FPR会增加。

在ROC曲线上的不同点对应于不同的阈值。根据任务的具体要求，可以选择合适的阈值，以达到平衡召回率和误报率，或者根据具体应用场景调整模型的工作点。

总体来说，ROC曲线提供了模型在不同阈值下的性能综合情况，帮助分析模型的分类能力。