面试的时候回答的不清楚，学习&总结如下。
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1.ROC曲线
对于二值分类器，评价指标主要有precision，recall，F-score(综合考虑precision和recall的调和值)
ROC曲线上的每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横坐标FPR越大，预测正类中实际上负类越多。纵坐标TPR越大，预测正类中实际正类越多。所以最好的情况是（0,1）时。
ROC曲线
【其他知识点】
混淆矩阵
混淆矩阵
2.如何画roc曲线
对一个特定的分类器和测试数据集，只能得到一个分类结果。需要一组FPR和TPR的值。
简单来说就是，每个样本根据预测值排好序，然后依次将每个值当做阈值，计算该阈值下的FPR和TPR。
3.AUC的计算
AUC（area under curve）即ROC曲线下的面积。（随机给定一个正样本和一个负样本，分类器输出该正样本为正的那个概率值 比 分类器输出该负样本为正的那个概率值 要大的可能性）
