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了解二元分类中的 ROC 曲线

ROC 代表接收器操作特性。它是二元分类器性能的图形表示，特别是真阳性率（灵敏度）和假阳性率（1 - 特异性）之间的权衡。 ROC 曲线绘制了不同阈值下的真阳性率与假阳性率。ROC 曲线可用于比较不同分类器的性能，以及评估单个分类器在一系列操作点上的性能。它是评估机器学习模型在二元分类任务中的性能的有用工具。

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