在分类模型评估中,哪些描述准确地涉及到ROC曲线和混淆矩阵的概念?
A. ROC曲线是根据模型预测的概率值而非预测的类别来绘制的。
B. ROC曲线下面积(AUC)的值越大,表示模型的区分能力越强。
C. 混淆矩阵中的真正(TP)和真负(TN)反映了模型预测正确的情况。
D. ROC曲线横坐标是真正率(TPR),纵坐标是假正率(FPR)。
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