【Chris】評論
ROC:將偽陽性率(FPR)定義為 X 軸,真陽性率(TPR)定義為 Y 軸。偽陽性率(FPR)越小,真陽性率(TPR)越大越好,也就是坐標上的(0,1)而反過來說,(1,0)很差也就是說在ROC圖上越接近左上角越好,越接近右下角越差針對一特定檢定設定閾值(例如100以上是糖尿病),用這個值可以得到偽陽性率(FPR)和真陽性率(TPR),(x1,y1)點在坐標圖上,設定為150可以得到另一個(x2,y2),也點上去可以看到A比較接近左上角比B好C雖然預測準確度最差,甚至劣於隨機分類,也就是低於0.5(低於對角線)。然而,當將C以 (0.5, 0.5) 為中點作一個鏡像後,C'的結果甚至要比A還要好。這個作鏡像的方法,簡單說,不管C(或任何ROC點低於對角線的情況)預測了什麼,...