ROC曲线（受试者工作特征曲线）是机器学习中评估分类模型的重要工具之一。简单来说，ROC曲线展示了不同阈值下模型的真正率（True Positive Rate, TPR）和假正率（False Positive Rate, FPR）之间的关系。
首先，为什么ROC曲线是折线？这是因为ROC曲线是由多个点组成的，每个点对应一个特定的阈值。当模型的阈值发生变化时，TPR和FPR也会随之变化，这些变化点连接起来就形成了折线形状。就像爬楼梯一样，每一步都代表了不同的阈值状态。
其次，ROC曲线的意义在于帮助我们找到最佳的分类阈值。通过观察曲线下的面积（AUC），我们可以快速判断模型的整体性能。AUC越接近1，说明模型区分正负样本的能力越强。
最后，记住ROC曲线的核心思想：越高越好，越左越好。这意味着我们希望真正率高，同时假正率低。这样，模型才能更准确地区分不同类别！✨
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