ROC设置技巧：
1、调节ROC响应速度：设置可以控制ROC响应系统的反应速度，以便更好地适应您的操作方式。
2、设定灵敏度：设置可用于调节ROC响应系统的灵敏度，以更好地满足用户的需求。
3、调节ROC控制模式：可以选择ROC自动控制或手动控制，以适应不同的应用场景。
4、设置ROC的输入模式：可以选择多种不同的输入模式，以便在不同的场景下有效地使用ROC。
ROC曲线是评估分类模型准确性的一种常用方法。ROC曲线的横轴为假阳性率（False Positive Rate，FPR），也就是预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本的比例，纵轴为真阳性率（True Positive Rate，TPR），也就是预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本的比例。
AUC（Area Under the Curve）值越大，说明分类器的准确性越高，当AUC等于1时，则说明分类器完美分类。
因此，如果ROC曲线越接近左上角，则说明模型具有更高的准确性，反之则说明模型准确性较低。
公司成立于1989年06月05日，注册地位于浙江省温州经济技术开发区海城街道海工大道518、558号，法定代表人为管鸿升。经营范围包括一般项目：卫生洁具制造；智能家庭消费设备制造；家用电器制造；建筑装饰、水暖管道零件及其他建筑用金属制品制造；五金产品制造；紧固件制造；汽车零部件及配件制造；橡胶制品制造；普通阀门和旋塞制造(不含特种设备制造）。