Excel中多个模型的ROC曲线的同时绘制

1.ROC曲线绘制
2.AUC计算原理
1.ROC(receiver operating characteristic curve )曲线,中文名是接受者操作特性曲线，ROC是指在特定刺激条件下，以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P（y/N）为横座标，以击中概率P（y/SN）为纵座标，画得的各点的连线。常常被用于说明二分类应用中模型性能的好坏！
直观地说，ROC左上角的曲线越凸(突出的弧度越大)，二分类模型分类的越好，对应的AUC(area under curve)会越大。
1.1.Excel中数据摆放格式
每个模型的FPR和TPR成对出现！按照上述格式排好数据，并全部选中数据，对数据做升序排序。然后全选数据，Excel中"插入">“散点图”,如下图所示:
双击座标轴，可以设置座标轴数值区间及分度值。单击选中图示可以重命名图示标签。

2.AUC计算原理

本文中M=6，是小梯形的个数。AUC的面积等于各个小梯形的面积和，是对曲线面积的一种近似，通常，横座标的分度值越小，面积越准确！