ROC曲线
ROC曲线是评判一个模型好坏的标准，有两个值要知道，FPR（假正率）和TPR（真正率），ROC曲线就是以这两个值为坐标轴画的。比如逻辑回归得到的结果是概率，那么就要取阈值来划分正负，这时候，每划一个阈值，就会产生一组FPR和TPR的值，然后把这组值画成坐标轴上的一个点，这样，当选取多组阈值后，就形成了ROC曲线（每次选取一个不同的阈值，我们就可以得到一组FPR和TPR，即ROC曲线上的一点），AUC值就是ROC曲线下方的面积。图中画出的AUC=0.810就是这个模型能得出的最好的AUC值，其对应的阈值也是最好的划分。但是最好的阈值是不能通过这个图知道的，要通过KS曲线得出。
KS曲线
KS曲线的纵轴是表示TPR和FPR的值，就是这两个值可以同时在一个纵轴上体现，横轴就是阈值，，然后在两条曲线分隔最开的地方，对应的就是最好的阈值，也是该模型最好的AUC值，就比如是上图的AUC=0.810，下图中，一条曲线是FPR，一条是TPR
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作者：yaoqsm
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/yaoqsm/article/details/78334920
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