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ROC曲线是通过在不同阈值下计算TPR和FPR，然后将它们绘制在图表上来评估模型性能的一种工具。ROC曲线下的面积（AUC，Area Under the Curve）通常用来量化模型的性能，AUC越高，模型性能越好。通过调整阈值，可以平衡模型的精确性和召回率，以满足特定任务的需求。
FPR（False Positive Rate）指在实际为负类别的样本中，被错误地预测为正类别的样本所占的比例。
它是二分类模型的性能指标之一，用来衡量模型在负类别上的误判程度。
FPR 越低，表示模型在负类别上的性能越好。
TPR:（True Positive Rate）指在实际为正类别的样本中，被正确地预测为正类别的样本所占的比例，也称为灵敏度（Sensitivity）或召回率（Recall）。
TPR 越高，表示模型在正类别上的性能越好
阈值：阈值是一个决策边界，用于将模型的输出映射到二分类的标签。当模型的输出大于阈值时，样本被预测为正类别；当模型的输出小于或等于阈值时，样本被预测为负类别。
在绘制ROC曲线时，会尝试不同的阈值值，计算相应的FPR和TPR，从而生成ROC曲线。ROC曲线展示了在不同阈值下模型的性能变化情况。
