点(0,1)代表FPR=0, TPR=1,也就是FN=0且FP=0,所有样本都可以正确分类。
点(1,0)代表FPR=1,TPR=0,最差分类器,避开了所有正确答案。
点(0,0)代表FPR=TPR=0,FP=TP=0,分类器把每个实例都预测为负类。
点(1,1)代表分类器把每个实例都预测为正类。
总之:ROC曲线越接近,就是左上角右下角面积越大,分类性能越大,该分类器的性能越好。希望你可以明白哦
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