机器学习评价指标之决策曲线

决策曲线是一种用于评估和比较不同分类模型性能的工具，它可以帮助研究人员和数据分析者理解模型在不同阈值设置下的收益和风险。以下是一些关于分类模型决策曲线的详细信息：

决策曲线的构成：

1. 阈值（Threshold）：分类模型通常会输出一个概率分数，表示样本属于正类的概率。阈值是用于将概率转换为类别标签的界限。例如，如果阈值设定为0.5，那么概率大于或等于0.5的样本将被分类为正类。

2. 真正率（True Positive Rate, TPR）：也称为灵敏度或召回率，表示所有正类样本中被正确分类为正类的比例。

3. 假正率（False Positive Rate, FPR）：表示所有负类样本中被错误分类为正类的比例。

4. 净收益（Net Benefit）：是真正率与假正率的差值，或者说是分类器在特定阈值下的性能度量。

决策曲线的类型：

1. 受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC）：ROC曲线展示了不同阈值下真正率和假正率的关系。

2. 提升曲线（Lift Curve）：展示了模型相对于随机猜测的绩效提升。

3. 净收益曲线（Net Benefit Curve）：直接展示了不同阈值下的净收益。

如何创建决策曲线：

1. 计算概率：使用分类模型为每个样本计算属于正类的概率。

2. 设置阈值：选择一系列阈值（例如，从0到1，以0.01为步长）。

3. 计算TPR和FPR</