我們如何繪製決策樹的 ROC 曲線？

通常我們不能為像決策樹這樣的離散分類器繪製 ROC 曲線。我對嗎？有沒有辦法為 Dtrees 繪製 ROC 曲線？

如果您的分類器僅產生因子結果（僅標籤），沒有分數，您仍然可以繪製 ROC 曲線。然而，這條 ROC 曲線只是一個點。考慮到 ROC 空間，這一點是， 在哪裡- 誤報率和- 真陽性率。

在Wikipedia 頁面上查看有關如何計算的更多信息。

您可以通過從到你的觀點，從那裡到. 因此，您有一條曲線。

但是，決策樹很容易從標籤輸出擴展到數字輸出。請注意，當您使用決策樹進行預測時，您會從根節點向下到葉節點，在那裡您使用多數類進行預測。如果您不返回該類，而是返回該葉節點中類的比例，那麼您將獲得每個類的分數。假設你有兩個類和，並且在您的葉節點中，您有 10 個實例和 5 個實例，您可以返回一個分數向量：. 請注意，這確實是一個正確的評分規則（這不是概率的最佳估計值），但我相信總比沒有好，這就是通常為決策樹檢索分數的方式。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/105760