大家都知道，ROC曲线可以实现对一种检测方法的准确性检验。但是将多个指标综合，画出一条ROC曲线，那么，roc多指标曲线怎么做呢？下面小编带来ROC曲线的具体绘制实例。一起来了解一下。
ROC曲线，以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。ROC最初是在二战中被提出的信号检测理论，后来又被引入了心理学进行信号的知觉检测，现在ROC曲线已经成为非常重要和常见的统计分析方法。
ROC分析首先是根据学习器的预测结果对样例进行排序，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算出两个重要量的值（TPR、FPR），分别以它们为横、纵坐标作图。AUC的值是ROC曲线下面积的大小，用来评价分类器的performance。通常，AUC的值介于0.5到1.0之间，较大的AUC代表了较好的performance。
ROC曲线的具体绘制实例
杨治良（1983）曾做过这样一个实验：选图画页500页，分成五个组，每组100张。五组画页的先定概率分别是0.1、0.3、0.5、0.7和0.9。对于每一组画页，主试者使用一种信号的先定概率，然后按此先定概率呈现给被试者一定数量的画页，要求被试者把它们当做”信号”记住。
例如，先定概率为0.1时，则当作”信号”的画页为10张；当做”噪音”的画页为90张。作为信号的画页呈现完毕之后，与此组作为噪音的画页混合，然后随机地逐张呈现给被试。这时，每呈现一张画页，即要求被试判断此画页是”信号”还是”噪音”，并要求被试把结果记录在实验纸上。
根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。最后，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条ROC曲线。
