因为随着阈值的逐渐变大（从0-1），我们发现sensitivities在逐渐变小，而specificities在逐渐变大。我们取极端情况考虑，当阈值为0时，大于0的全为正例，即模型能完美的找出所有正例（敏感性=1），但很可惜，所有的负例也被定义为正例，故特异性=0，反之阈值=1时也成立。在正常情况下，我们肯定不愿意让模型瞎猜乱蒙，故我们需要一种均衡（统计优化），类似于方差-残差均衡（但现实情况不一定完全一致），我们希望二者都能同时达到相对最优的状态。所以有最佳阀值

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标--约登指数，也称正确指数。

借助于matlab的roc函数可以得出计算。

ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC>0.5的情况下，AUC越接近于1