什么是无差异曲线？

无差异曲线（ROC曲线）是用于衡量分类器如何选择样本分类的质量的一种图形。它展示了在改变分类阈值时，真正例率（TPR）和假正例率（FPR）之间的关系。

如果我们在文章中提到医学诊断，那么一段经典的例子是在一项癌症筛查中使用ROC曲线。虽然我们想尽力确保发现尽可能多的患者，但是过于积极的筛查方法会导致极高的误报率。ROC曲线告诉我们如何在假报告和漏诊之间找到平衡点。

简而言之，ROC曲线是机器学习分类器的一个重要工具，帮助我们在精度和可罕见性之间寻求平衡。

以上是本文介绍无差异曲线的内容，希望能对各位读者有所帮助。