ROC（Receiver Operating Characteristic）模型，即接受者操作特征曲线模型，是一种评估分类模型性能的图形工具。它通过绘制不同阈值下模型真正例率（True Positive Rate, TPR）与假正例率（False Positive Rate, FPR）之间的关系曲线来展示模型在不同分类阈值下的表现。ROC曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）是评估模型好坏的重要指标，AUC值越接近1，表示模型性能越好。
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