如何利用混淆矩阵的值绘制ROC曲线？

Question

考虑我有一个类似的分类器A，其分类结果给出了下表：

    TP  TN  FP  FN
A   225 100 175 100

TP 为真阳性

TN 为真阴性

FP 是误报

FN 为假阴性

如何绘制ROC曲线？

我知道，我可以定义一个变量，并尝试根据 A 来预测它，然后制作一个完全模拟上述值的数据框，最后，我可以使用这段代码。但我认为应该有一个更简单的方法？

Answer 1

这是不可能的，因为您只有分类器的某个（未知）阈值的混淆矩阵。ROC 曲线包含有关所有可能阈值的信息。

混淆矩阵对应于 ROC 曲线上的单个点：

灵敏度 = TP / (TP + FN)
1 - 特异性 = TN / (TN + FP) 。