參考文獻：roc曲線
roc曲線詳解
roc曲線的繪製
接受者操作特徵曲線（receiver operating characteristic curve，簡稱roc曲線），又稱為感受性曲線（sensitivity curve）。
得此名的原因在於曲線上各點反映著相同的感受性，它們都是對同一訊號刺激的反應，只不過是在幾種不同的判定標準下所得的結果而已。
接受者操作特性曲線就是以虛警概率為橫軸，擊中概率為縱軸所組成的座標圖，和被試在特定刺激條件下由於採用不同的判斷標準得出的不同結果畫出的曲線。
虛警概率（false alarm probability）：目標沒有出現情況下判斷目標出現，這種虛警情況出現的概率，常用符號p(fa)表示).
擊中概率（detection probability發現概率）：目標出現情況下判斷目標出現，這種正確檢測的概率。
錯誤概率（error probability）：目標出現情況下判斷目標沒有出現，這種錯誤檢測的概率。error probability=1-detection probability
訊雜比（snr） ：訊號強度和雜訊強度的比值（signal/noise ratio）訊雜比的計量單位是db，其計算方法是10lg(ps/pn)，其中ps和pn分別代表訊號和雜訊的有效功率。裝置的訊雜比越高表明它產生的雜訊越少。
roc曲線最早是運用在軍事上，後來逐漸運用到醫學領域。相傳二戰期間,只要有敵機來襲，雷達就會出現相應的訊號，但實際上有時飛鳥出現在掃瞄區域時，雷達螢幕有時也會出現訊號。雷達兵如果過於謹慎，凡是有訊號就確定為敵機來襲，會增加誤報風險；如果過於大膽，凡是訊號都認為飛鳥，又會增加漏報的風險。每個雷達兵都有自己的判別標準，有的雷達兵比較謹慎，容易出現誤報；有的雷達兵則比較膽大，容易出現漏報。 為了研究每個雷達兵預報的準確性，管理者彙總了所有雷達兵的預報特點，特別是他們漏報和誤報的概率，並將這些概率畫到乙個二維座標裡面。縱座標為敏感性，即在所有敵機來襲的事件中，每個雷達兵準確預報的概率。而橫座標則是虛報概率（假陽性率（1-特異度）），表示了在所有非敵機來襲訊號中，雷達兵預報錯誤的概率。由於每個雷達兵的預報標準不同，且得到的敏感性和特異性的組合也不同。將這些雷達兵的預報效能進行彙總後，雷達兵管理員發現他們剛好在一條曲線上，這條曲線就是我們經常在醫學雜誌上看見的roc曲線。
roc曲線分析標準：曲線下面積越大，診斷準確性越高。
（1）縱座標（檢測概率，記作β）接近0時，擊中概率幾乎為0，即訊號全當成噪音接受；當β接近無窮大時，虛警概率幾乎為0，即噪音全當成訊號接受；而當β從接近0向無窮大漸變的過程中，將形成一條完整地roc曲線，曲線在某一處達到最佳的標準βopt。
（2）roc曲線的曲率反應敏感性指標d』：對角線代表辨別力等於0的一條線，也叫純機遇線。 roc曲線離純機遇線越遠，曲線下面積越大，表示曲率d』的值愈大，就表明被試的辨別力越強。
實際應用：roc曲線可以用來評價乙個二分分類器，roc曲線一般用於繪製二分類問題，用於評價分類器、分類演算法的效能 ，用來評價乙個二值分類器（binary classifier）的優劣。
我的實際應用：頻譜檢測（spectrum sensing）演算法的效能分析。 使用matlab**得到演算法的roc曲線，比較分析不同演算法的效能。
ROC曲線及其matlab實現ROC曲線的繪畫
roc曲線 receiver operating characteristic curve 是利用classification模型真正率 true positive rate 和假正率 false positive rate 作為座標軸，圖形化表示分類方法的準確率的高低。roc圖的一些概念定義 真正...
ROC曲線 PR曲線
在 的結果分析中，roc和pr曲線是經常用到的兩個有力的展示圖。1.roc曲線 roc曲線 receiver operating characteristic 是一種對於靈敏度進行描述的功能影象。roc曲線可以通過描述真陽性率 tpr 和假陽性率 fpr 來實現。由於是通過比較兩個操作特徵 tpr和...
ROC閾值曲線
本文主要介紹乙個評價分類器穩定性的指標 roc閾值曲線。對於乙個已知的二分類結果 假設一共正，負兩個類別 可以把結果的資料分成以下4類 a原來的正類被分為正類，b原來的正類被分為負類，c原來的負類被分為正類，d原來的負類被分為負類。我們把a除以分類後的正類的數量稱作真陽性率 trp 把c除以分類以後...