roc曲线怎么画？

举个栗子，就借网上的这个栗子好了，

第一步是按照属于‘正样本’的概率将所有样本排序，如下图所示

第二步，让我们依次来看每个样本。对于样本1，如果我们将他的score值做阈值，也就是说，只有score大于等于0.9时，我们才把样本归类到真阳性（true positive），这么一来， 在ROC曲线图中，样本1对应的混淆矩阵（confusion matrix）为

其中，只有样本1我们看作是正确分类了（也就是我们预测是正样本，实际也是正样本）；其余还有9个实际是正样本，而我们预测是负样本的（2，4，5，6，9，11，13，17，19）；剩下的实际是负样本，我们都预测出是负样本了（也就是false positive = 0， true negative = 10）。

从混淆矩阵中，我们可以算出X轴坐标（false positive rate）= 0/（0+10）= 0 和Y轴坐标（true positive rate）= 1/（1+9）= 0.1，这就是下图中的第一个点

同理我们来看样本3，它的混淆矩阵为

其中，样本1，2我们看作是正确分类了（也就是我们预测是正样本，实际也是正样本）；其余还有8个实际是正样本，而我们预测是负样本的（2，4，5，6，9，11，13，17，19）；而样本3是假阳性（我们预测是正样本，实际是负样本）；剩下的（7，8，10，12，14，15，16，18，20）实际是负样本，我们都预测出是负样本了（也就是false positive = 1， true negative = 9）。

从样本3的混淆矩阵中，我们可以算出X轴坐标（false positive rate）= 1/（1+9）= 0.1 和Y轴坐标（true positive rate）= 2/（2+8）= 0.2，这就是下图中的第三个点。

依次把20个样本的混淆矩阵列出来，再算出X轴坐标（false positive rate） 和Y轴坐标（true positive rate），就可以得到ROC曲线啦～

感觉自己讲的好明白！