Excel中多個模型的ROC曲線的同時繪製

1.ROC曲線繪製
2.AUC計算原理
1.ROC(receiver operating characteristic curve )曲線,中文名是接受者操作特性曲線，ROC是指在特定刺激條件下，以被試在不同判斷標準下所得的虛報概率P（y/N）爲橫座標，以擊中概率P（y/SN）爲縱座標，畫得的各點的連線。常常被用於說明二分類應用中模型性能的好壞！
直觀地說，ROC左上角的曲線越凸(突出的弧度越大)，二分類模型分類的越好，對應的AUC(area under curve)會越大。
1.1.Excel中數據擺放格式
每個模型的FPR和TPR成對出現！按照上述格式排好數據，並全部選中數據，對數據做升序排序。然後全選數據，Excel中"插入">“散點圖”,如下圖所示:
雙擊座標軸，可以設置座標軸數值區間及分度值。單擊選中圖示可以重命名圖示標籤。

2.AUC計算原理

本文中M=6，是小梯形的個數。AUC的面積等於各個小梯形的面積和，是對曲線面積的一種近似，通常，橫座標的分度值越小，面積越準確！