在垃圾邮件判别模型中,邮件被判别为垃圾邮件为positive,被判别为非垃圾邮件为negative,那么 TPR = TP/(TP+FN)的含义是:垃圾邮件被正常判别为垃圾邮件的比例 FPR = FP/(FP+TN)的含义是:非垃圾邮件被判别为垃圾邮件的比例
当分类阈值提高时,FN增加,即垃圾邮件被归为非垃圾邮件的情况增加,TPR会减小; FPR也会减小。 粗略来看,当分类阈值提高时,正例会减少,负例会增加,所以TPR与FPR均会减小。