roc曲线是什么
接受者操作特性曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivitycurve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
联合诊断的roc曲线怎么做
做法如下：
可以用SPSS软件的Analyze-ROCCurve-CreateROCCurve菜单，选择两列数据，包括一个二分类的因变量和一个预测变量，然后点击options按钮，勾选“DisplayoptionsforclassificationtableandROCcurves”选项框，选择合适的分类阈值和方法，最后点击OK按钮即可生成联合检测后的ROC曲线。值得注意的是，SPSS软件中ROC曲线的绘制方法也有很多，此处只是简单的介绍其中的一种方法。
roc曲线怎么截取最佳值
在ROC曲线上，可以通过两种方法找到最佳截断值：1.Youden指数（YoudenIndex）最大化：Youden指数定义为真阳性率（TruePositiveRate）加上真阴性率（TrueNegativeRate）再减去1，即Youden指数=真阳性率+真阴性率-1。最佳截断值是使Youden指数最大化的阈值。2.最近距离最小化：计算ROC曲线上每个点到（0,1）点（1-Specificity,Sensitivity）的欧氏距离，最佳截断值是使该距离最小的阈值。在实际应用中，可以先绘制ROC曲线，然后根据以上两个方法找到最佳截断值，以确定最佳判定点。
roc曲线反映什么
ROC的全名叫做ReceiverOperatingCharacteristic，中文名字叫“受试者工作特征曲线”，其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC曲线。平面的横坐标是falsepositiverate(FPR)，纵坐标是truepositiverate(TPR)。对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。
这样，此分类器就可以映射成ROC平面上的一个点。调整这个分类器分类时候使用的阈值，我们就可以得到一个经过(0,0)，(1,1)的曲线，这就是此分类器的ROC曲线。
roc曲线怎么看准确性
ROC曲线是评估分类模型准确性的一种常用方法。ROC曲线的横轴为假阳性率（FalsePositiveRate，FPR），也就是预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本的比例，纵轴为真阳性率（TruePositiveRate，TPR），也就是预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本的比例。
AUC（AreaUndertheCurve）值越大，说明分类器的准确性越高，当AUC等于1时，则说明分类器完美分类。
因此，如果ROC曲线越接近左上角，则说明模型具有更高的准确性，反之则说明模型准确性较低。
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