概念解析 | ROC曲线：评估分类模型
注1：本文系"概念解析"系列之一，致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是：ROC曲线的含义和绘制
概念解析 | ROC曲线：评估分类模型
第一部分：通俗解释
在我们的日常生活中，经常会遇到需要做出判断和选择的情况。比如，当你收到一封邮件时，你需要判断它是否是垃圾邮件；当你在网上购物时，你需要判断某个商品的评价是真实的还是虚假的。在这些场景中，我们其实就是在扮演一个“分类模型”的角色，试图将事物归入正确的类别。
那么，我们如何评估一个分类模型的性能呢？这就要请出我们今天的主角：ROC曲线。ROC曲线就像是一面魔镜，能够照出一个分类模型的真实面目。它通过考察模型在不同阈值下的表现，来全面评估模型的优劣。
具体来说，ROC曲线绘制了真正例率（TPR）和假正例率（FPR）之间的关系。TP
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