ROC曲线的最优阈值可以放到logistics回归中吗？

Question

ROC曲线的最优阈值可以放到logistics回归中吗？我用的是spss。

1.根据ROC的功能直接求的阈值，然后再放到二分类逻辑回归阈值中，这样可以吗？

2.我看的论文中有对逻辑回归预测的值，利用ROC曲线评估预测能力，那这个时候求的的阈值是什么。

Answer 1

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评估二分类模型性能的工具，特别是对比不同阈值下的真阳性率（TPR，即召回率）和假阳性率（FPR）。最优阈值的选择取决于具体的应用场景和对误判的容忍程度。

在Logistic回归等概率模型中，模型输出的是每个样本属于正类的概率。选择阈值意味着决定当这个概率超过多少时，我们将预测为正类。找到最优阈值通常涉及寻找ROC曲线下面积（AUC-ROC）最大的点，这通常对应于在真阳性率和假阳性率之间找到一个最佳平衡点。

然而，最优阈值并不固定，可能会根据业务需求变动。例如，在医疗领域，如果对假阴性（漏诊）更敏感，可能希望选择较高的阈值以减少误诊；而在金融欺诈检测中，若对假阳性（误报）更在意，可能选择较低的阈值来降低风险。

因此，理论上，你可以将ROC曲线上的任何有效阈值应用到Logistic回归中，但选择哪个阈值作为“最优”取决于具体业务场景的需求和风险偏好。如果你需要进一步探讨如何确定这个最优阈值，可以考虑计算不同阈值下的成本效益分析，或者使用成本敏感度分析（Cost-Sensitive Learning）方法。