理解ROC(受试者工作特征)曲线以及AUC
理解ROC曲线以及AUC 在评估分类算法在二分类问题上的性能时，我们通常使用ROC曲线和AUC（Area Under the Curve）指标。在深入讨论这两个概念之前，我们需要理解分类结果的混淆矩阵。
ROC曲线： 定义：ROC曲线，全称“受试者工作特征”曲线，通过真阳性率和假阳性率描绘模型在不同阈值下的表现。 坐标轴：ROC曲线的横轴是FPR，纵轴是tpr。 意义：TPR越接近1，表示模型识别正例的能力越强；FPR越接近0，表示模型误判负例为正例的情况越少。
ROC曲线和AUC值是分类问题中常用的模型评估指标。ROC曲线： 定义：ROC曲线，即受试者工作特征曲线，通过绘制假阳性率与真阳性率的关系来评估模型性能。 作用：ROC曲线反映了模型在不同阈值下的分类能力。通过改变阈值，可以得到一系列FPR和TPR的值，这些值在坐标系中形成的曲线即为ROC曲线。
ROC曲线，全称受试者工作特征曲线，展示了分类器在不同阈值下的真正类率（TPR，灵敏度）与负正类率（FPR，特异度）的关系。AUC（Area Under Curve），即ROC曲线下的面积，用来衡量分类器的整体性能，AUC值越大，表示分类器性能越好，通常在0.5至1之间。
ROC曲线： 全称：接收者操作特征曲线。 含义：通过绘制假阳性率与真阳性率之间的关系图，来展示模型在不同分类阈值下的性能。 性能评估：曲线越陡峭，表示模型在不同阈值下的性能差异越大，通常意味着模型性能越好。AUC值： 全称：ROC曲线下的面积。 范围：数值范围在0.5至1之间。
综上所述，理想的评估参数应具备阈值不变性与尺度不变性，而 AUC 正是满足这些条件的理想选择。ROC（受试者工作特征）曲线最初用于雷达信号分析，帮助美国军方在二战期间快速识别敌机。ROC 曲线通过绘制真阳性率与假阳性率之间的关系来评估分类器性能。
如何做logistic模型的roc曲线了
ROC曲线下的面积可以定量地评价模型的效果，记作AUC，AUC越大则模型效果越好。由于ROC曲线描述了在TPR与FPR之间的取舍，因此我一般将其理解为投入产出曲线，receive of cost。（事实上我理解错了。相对而言lorenz曲线更适合这个名字。当然啦其实FPR可以理解为另一种cost。
在SPSS中操作如下：将“Group”作为因变量，其他四个基因作为协变量，进行Logistic回归分析。确保勾选“概率”选项，并保存分析结果。最终，SPSS将生成一列预测概率数据。通过绘制ROC曲线，我们可以直观地评估模型的预测准确性。
机器学习中的Logistic模型预测流程包括数据预处理、数据集划分、模型训练、预测与性能评估等步骤。R语言和Python提供了丰富的工具和库，用于实现这些步骤，包括模型优化、参数调优和性能评估。
贝叶斯的重病筛查案例-Precision-Accuracy-Recall
1、在这里， TPR是指真阳率true positive rate，也叫Recall召回率或者hit rate命中率、sensitivity敏感度 ，即查出的真患病人数占实际所有病患人数的比例；TNR是真阴率true negative rate，即查出的真没病人数占实际所有没病人数的比例；平衡准确度Balanced Accuracy是这两个比例的平均数。
2、根据计算结果，我们可以发现：TPR/FPR/Precision三者之间的关系。根据TPR（与Recall公式定义一致）和FPR的计算逻辑，可以很方便地从混淆矩阵中计算出各个值。
