通过Python绘制二分类和多分类的ROC曲线教程。

简介：
基本概念的精确度（precision）指的是，在所有被预测为正确的案例中，真正正确的案例所占的比例。这个比例越高，表明预测的准确性越好，而1代表着理想状态。 另外，召回率（recall）衡量的是所有真正正确的案例中，被系统预测为正确的案例所占的比例。同样地，更高的召回率意味着预测结果更全面，1则代表着最佳情况。F-measure指标则对准确率和召回率进行了综合评估，它提供了一个权衡这两个指标的工具。因此，F-measure的值越高，表明预测结果在准确性和全面性之间取得了更好的平衡；当F-measure达到1时，意味着准确率和召回率都达到最大值。 此外，准确率（accuracy）表示所有预测结果中，正确预测的比例，包括既原本是正确的案例被正确预测为正确的情况以及原本是错误的案例被正确预测为错误的情况。这个比例越大，说明整体预测性能越优越；而1代表着理想状态。 误判率（fp rate），又称假阳性率（false positive rate），指的是那些原本是错误的案例被系统错误地预测为正确的比例。因此,较低的误判率表明系统在减少错误判断方面表现出色,0代表着最佳状态. 真阳性率（tp rate），又称真阳性率（true positive rate），指的是那些原本是正确的案例被系统正确地预测为正确的情况所占的比例。这个比例越高,说明系统在识别正例方面表现越好,1代表着最佳状态. ROC曲线通常以真阳性率为Y轴坐标来表示,以假阳性率为X轴坐标来绘制.