ROC CurveThe area under the receive

ROC CurveThe area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve is a performance metric for classification problems. AUROC measures the degree of separability — that is, how much the model can distinguish between classes. In this example, the classes to distinguish are defaulters and nondefaulters. A high AUROC indicates good predictive capability.The ROC curve is plotted with the true positive rate (also known as the sensitivity or recall) plotted against the false positive rate (also known as the fallout or specificity). When AUROC = 0.7, the model has a 70% chance of correctly distinguishing between the classes. When AUROC = 0.5, the model has no discrimination power.This plot compares the ROC curves for both models using the same dataset.

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ROC 曲线 接收者操作特征 (AUROC) 曲线下的面积是分类问题的性能指标。AUROC 衡量可分离程度——即模型可以区分类别的程度。在这个例子中，要区分的类是违约者和非违约者。高 AUROC 表示良好的预测能力。 ROC 曲线是用真阳性率（也称为敏感性或召回率）与假阳性率（也称为落差或特异性）绘制的。当 AUROC = 0.7 时，模型有 70% 的机会正确区分类别。当 AUROC = 0.5 时，模型没有判别力。 该图比较了使用相同数据集的两个模型的 ROC 曲线。

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ROC曲线 接收机工作特性（AUROC）曲线下的面积是分类问题的性能指标。AUROC度量可分离性的程度——也就是说，模型可以在多大程度上区分类。在本例中，要区分的类是默认值和非默认值。高AUROC表示良好的预测能力。 ROC曲线以真阳性率（也称为敏感性或召回率）与假阳性率（也称为沉降或特异性）绘制。当AUROC=0.7时，模型有70%的机会正确区分类别。当AUROC=0.5时，模型没有分辨力。 此图使用相同的数据集比较两个模型的ROC曲线。

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受试者工作特征曲线接收器工作特性(AUROC)曲线下的区域是分类问题的性能指标。AUROC衡量的是可分性的程度——也就是说，模型可以在多大程度上区分类别。在这个例子中，要区分的类是默认类和非默认类。高AUROC表示良好的预测能力。ROC曲线是用真实阳性率(也称为灵敏度或召回率)对假阳性率(也称为沉降或特异性)绘制的。当AUROC = 0.7时，模型有70%的机会正确区分类别。当AUROC = 0.5时，模型没有判别力。该图比较了使用相同数据集的两个模型的ROC曲线。

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