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什么是ROC曲线？它的作用是什么？
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评价分类模型性能的图示化工具。
ROC曲线以灵敏度（True Positive Rate）为纵轴，以1-特异度（False Positive Rate）为横轴，通过改变模型的阈值，可以得到不同的灵敏度和特异度。
ROC曲线的作用是帮助我们评价二分类模型的分类效果，尤其是在正负样本不平衡或者代价敏感的情况下。ROC曲线的面积（AUC）可以反映出模型分类效果的优劣，AUC越接近1，模型的分类效果越好。AUC最小可能为0.5，表示分类器分类效果与随机分类没有任何差别，AUC越靠近0.5表示模型的分类效果越差。
举例来说，假设我们现在有一个二分类模型，用于判断一个病人是否患有某种疾病。我们可以通过ROC曲线和AUC来评估该模型的分类效果。首先，我们需要准备好一组测试集数据，以病人是否患病为分类标签，运行模型得到概率预测结果。然后，根据预测结果和实际标签计算出不同阈值下的灵敏度和特异度，绘制ROC曲线。最后，计算ROC曲线下的面积（AUC），如果AUC越接近1，说明该模型的分类效果越好，反之则越差。
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