ROC曲線指受試者工作特徵曲線 / 接收器操作特性曲線(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特異性連續變量的綜合指標,是用構圖法揭示敏感性和特異性的相互關係，它通過將連續變量設定出多個不同的臨界值，從而計算出一系列敏感性和特異性，再以敏感性爲縱座標、（1-特異性）爲橫座標繪製成曲線，曲線下面積越大，診斷準確性越高。在ROC曲線上，最靠近座標圖左上方的點爲敏感性和特異性均較高的臨界值。
ROC曲線的例子
考慮一個二分問題，即將實例分成正類（positive）或負類（negative）。對一個二分問題來說，會出現四種情況。如果一個實例是正類並且也被 預測成正類，即爲真正類（True positive）,如果實例是負類被預測成正類，稱之爲假正類（False positive）。相應地，如果實例是負類被預測成負類，稱之爲真負類（True negative）,正類被預測成負類則爲假負類（false negative）。
TP：正確肯定的數目；
FN：漏報，沒有正確找到的匹配的數目；
FP：誤報，給出的匹配是不正確的；
TN：正確拒絕的非匹配對數；
列聯表如下表所示，1代表正類，0代表負類。| 預測 | ||||
| 1 | 0 | 合計 | ||
| 實際 | 1 | True Positive（TP） | False Negative（FN） | Actual Positive(TP+FN) |
| 0 | False Positive（FP) | True Negative(TN) | Actual Negative(FP+TN) | |
| 合計 | Predicted Positive(TP+FP) | Predicted Negative(FN+TN) | TP+FP+FN+TN |
從列聯表引入兩個新名詞。其一是真正類率(true positive rate ,TPR), 計算公式爲TPR=TP/ (TP+ FN)，刻畫的是分類器所識別出的 正實例佔所有正實例的比例。另外一個是負正類率(false positive rate, FPR),計算公式爲FPR= FP / (FP + TN)，計算的是分類器錯認爲正類的負實例佔所有負實例的比例。還有一個真負類率（True Negative Rate，TNR），也稱爲specificity,計算公式爲TNR=TN/ (FP+ TN) = 1-FPR。
其中，兩列True matches和True non-match分別代表應該匹配上和不應該匹配上的
兩行Pred matches和Pred non-match分別代表預測匹配上和預測不匹配上的
在一個二分類模型中，對於所得到的連續結果，假設已確定一個閥值，比如說 0.6，大於這個值的實例劃歸爲正類，小於這個值則劃到負類中。如果減小閥值，減到0.5，固然能識別出更多的正類，也就是提高了識別出的正例佔所有正例 的比類，即TPR,但同時也將更多的負實例當作了正實例，即提高了FPR。爲了形象化這一變化，在此引入ROC，ROC曲線可以用於評價一個分類器。
ROC曲線和它相關的比率
(a)理想情況下，TPR應該接近1，FPR應該接近0。
ROC曲線上的每一個點對應於一個threshold，對於一個分類器，每個threshold下會有一個TPR和FPR。
比如Threshold最大時，TP=FP=0，對應於原點；Threshold最小時，TN=FN=0，對應於右上角的點(1,1)
(b)P和N得分不作爲特徵間距離d的一個函數，隨着閾值theta增加，TP和FP都增加
Receiver Operating Characteristic,翻譯爲"接受者操作特性曲線"，夠拗口的。曲線由兩個變量1-specificity 和 Sensitivity繪製. 1-specificity=FPR，即負正類率。Sensitivity即是真正類率，TPR(True positive rate),反映了正類覆蓋程度。這個組合以1-specificity對sensitivity,即是以代價(costs)對收益(benefits)。
此外，ROC曲線還可以用來計算“均值平均精度”（mean average precision），這是當你通過改變閾值來選擇最好的結果時所得到的平均精度（PPV）.
下表是一個邏輯迴歸得到的結果。將得到的實數值按大到小劃分成10個個數 相同的部分。| Percentile | 實例數 | 正例數 | 1-特異度(%) | 敏感度(%) |
| 10 | 6180 | 4879 | 2.73 | 34.64 |
| 20 | 6180 | 2804 | 9.80 | 54.55 |
| 30 | 6180 | 2165 | 18.22 | 69.92 |
| 40 | 6180 | 1506 | 28.01 | 80.62 |
| 50 | 6180 | 987 | 38.90 | 87.62 |
| 60 | 6180 | 529 | 50.74 | 91.38 |
| 70 | 6180 | 365 | 62.93 | 93.97 |
| 80 | 6180 | 294 | 75.26 | 96.06 |
| 90 | 6180 | 297 | 87.59 | 98.17 |
| 100 | 6177 | 258 | 100.00 | 100.00 |
