构建ROC曲线涉及哪些变量?

时间:2016-05-02 10:56:25

标签: machine-learning classification roc

假设我有一个分类器,我的FAR达到10%,FRR达到15%。我需要用这些来构建ROC曲线?

我很难看到他们实际代表什么以及使用它们的情况。我似乎没有一个重要的变量,即FAR和FRR在一个方向或另一个方向上的转变。我还可以使用ROC吗?

1 个答案:

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简短的回答是:不,你不能。

ROC曲线是参数曲线,您需要一个可以移动的标量值,以便更改分类器决策。它的用途:

  • 检查此参数的稳健性
  • 微调特定应用的最终概率估计值