接受者操作特征（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）曲线是显示分类器真正率和假正率之间折中的一种图形化方法，也是最常用的评估分类模型好坏的可视化图形，在介绍ROC曲线之前，
先回归之前介绍过的混淆矩阵。
回顾混淆矩阵
ROC曲线
该曲线的横坐标为假正率（False Positive Rate, FPR），N是真实负样本的个数，FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。
FPR=NFP=01+0001
纵坐标为真正率（True Positive Rate, TPR）：
TPR=PTP=11+1011
P是真实正样本的个数，TP是P个正样本中被分类器预测为正样本的个数。
