为什么我做出来的ROC曲线上只有一个点？

你画的图只有一个点是正常的!  如果你进一步了解ROC曲线的话。 ROC曲线，一般适用于你的分类器输出一个“概率值”，即这个样本属于某个类的概率是多少。 如此的话，你就需要设定一个阈值， 大于这个阈值属于正类，小于这个阈值属于负类。   从而，对于这个阈值P0， 就会得到对应的TPR, FPR, 也就是ROC曲线上的一个点……   你设置不同的阈值，就会得到不同的TPR, FPR， 从而构成ROC曲线。   通常来说 阈值降低，即进入正类的门槛变低， TPR会变大，但是FPR也会变大， 看他们谁变的快……

最后，利用ROC曲线( 分类器在不同的阈值下的分类状态)，来比较 两个分类器谁好谁坏……平均意义上。     通过ROC曲线，我们也能找到最好的阈值……系统真正采用!  即最左上角那个.

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综述, ROC曲线 有两个用处?~ :

1.  对于分类器输出结果是一个概率值时，不是简单的0-1， 非常有用.  还能 帮助我们选择 好的阈值for model.

2. 对于正负样本 比例不均衡的时候，ROC曲线的效果，比P-R曲线效果好很多。（why? 可以先思考一下，然后搜索得到ans. 假设就1个正例，100个负例）