从混淆矩阵到 ROC 图

【问题标题】：From confusion matrix to ROC graph从混淆矩阵到 ROC 图
【发布时间】：2013-03-18 00:10:24
【问题描述】：

我最近基于this paper 中描述的算法实现了一种词袋分类算法。

一切正常，但我想使用 ROC 曲线或精确召回图来衡量分类器的准确度。

我可以很容易地得到每个分类器的混淆矩阵，但我不知道我应该改变什么参数来获得更多的点并实际绘制曲线。

有人可以向我解释一下吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我认为分类器的输出必须是连续值而不是离散值才能绘制 ROC 曲线。如果预测的标签是连续值，那么您可以设置一个阈值来计算 ROC 曲线中的点。如果预测的标签属于两类（离散值），那么您只会在 ROC 曲线中得到一个点。

【讨论】：