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【logitics回归变量有意义 roc曲线面积太小怎么办】ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）是利用Classification模型真正率（TruePositiveRate）和假正率（FalsePositiveRate）作为坐标轴，图形化表示分类方法的准确率的高低 。ROC图的一些概念定义:：真正（TruePositive,TP）被模型预测为正的正样本假负（FalseNegative,FN）被模型预测为负的正样本假正（FalsePositive,FP）被模型预测为正的负样本真负（TrueNegative,TN）被模型预测为负的负样本真正率（TPR）TPR=TP/（TP+FN）正样本预测结果数/正样本实际数 。在ROC曲线中，TPR作为Y轴假正率（FPR）FPR=FP/（FP+TN）被预测为正的负样本结果数/负样本实际数 。在ROC曲线中，FPR作为X轴关于ROC曲线的相关概念的解释，请参阅cowboy_wz的博客ROC曲线：2;plot(x,y);end
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