数据分析和机器学习中，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是评估分类模型性能的重要工具之一。它通过展示不同阈值下的真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR），帮助我们直观判断模型效果。而AUC（Area Under Curve）则是ROC曲线下的面积，用来量化模型的整体表现。✨

那么问题来了：ROC曲线上的预测分数是如何计算的呢？ 实际上，这些分数来源于模型对样本的预测输出，比如概率值或置信度。通常，我们会将正类的概率作为预测分数，并设置一个阈值（如0.5）。高于阈值判定为正类，低于则为负类。通过调整这个阈值，就能得到一系列点绘制出ROC曲线。🎯

简单来说，预测分数就是模型给出的类别倾向性指标，结合阈值处理后，就能构建ROC曲线并计算AUC啦！💪 无论是二分类还是多分类任务，掌握ROC和AUC的原理都能让你更精准地优化模型哦！🎉