接受者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve)
分类模型（又稱分类器，或診斷）是将一个实例映射到一个特定类的过程。ROC分析的是二元分類模型，也就是輸出結果只有兩種類別的模型，例如：（陽性／陰性）（有病／沒病）（垃圾郵件／非垃圾郵件）（敵軍／非敵軍）。
當訊號偵測（或變數測量）的结果是一個連續值時，類與類的邊界必须用一个阈值（英语：threshold）來界定。举例来说，用血压值来检测一个人是否有高血压，測出的血壓值是連續的實數（從0~200都有可能），以收縮壓140／舒張壓90為閾值，閾值以上便診斷為有高血壓，閾值未滿者診斷為無高血壓。二元分類模型的個案預測有四種結局：
真陽性（TP）：診斷為有，實際上也有高血壓。
偽阳性（FP）：診斷為有，实际卻没有高血壓。
真陰性（TN）：診斷為沒有，實際上也沒有高血壓。
偽阴性（FN）：診斷為沒有，实际却有高血壓。
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本文标题：ROC曲线
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