ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）准确度计算主要涉及两个参数：真阳性率（True Positive Rate, TPR）和假阳性率（False Positive Rate, FPR）。以下是ROC曲线准确度的计算步骤：
1. 计算TPR和FPR：
- TPR = 真阳性数 / (真阳性数 + 假阴性数)
- FPR = 假阳性数 / (真阴性数 + 假阳性数)
2. 绘制ROC曲线：
- 以FPR为横坐标，TPR为纵坐标，将计算出的TPR和FPR值绘制成曲线。
3. 计算曲线下面积（AUC）：
- AUC是ROC曲线与横轴围成的面积，反映了模型在所有阈值下的性能。
- AUC的取值范围是0到1，值越大表示模型性能越好。
4. 评估准确度：
- 可以通过比较不同模型的AUC值来评估它们的准确度。
- AUC越接近1，表示模型对正负样本的区分能力越强。
微信考研刷题小程序：【考研刷题通】
考研刷题，尽在掌握！【考研刷题通】小程序，涵盖政治、英语、数学等全部考研科目，海量真题、模拟题，助你轻松备战考研。随时随地，高效刷题，让你在考研路上更加自信！快来加入我们，开启你的考研刷题之旅吧！