关于ROCR包绘制ROC曲线的阈值与TPR/FPR对应关系的问询

你的代码实现是正确的，对应生成的ROC曲线相关疑问解答如下：

data(ROCR.simple)
df <- data.frame(ROCR.simple)
pred <- prediction(df$predictions, df$labels)
perf <- performance(pred,"tpr","fpr")
plot(perf,colorize=TRUE)

• 图右侧的颜色刻度确实代表将预测值划分为0或1的阈值。设置colorize=TRUE后，ROCR会用不同颜色标记每个阈值对应的TPR/FPR坐标点，右侧刻度直观展示了这些阈值的范围。
• 图中绘制的曲线正是对应这些阈值的TPR（真阳性率）和FPR（假阳性率）。ROC曲线的核心逻辑就是遍历所有可能的预测阈值，计算每个阈值下的TPR和FPR，再将这些坐标点连接成曲线，你看到的每一个颜色点都对应一组阈值、TPR、FPR的组合。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ai4l2s