我有以下ROC曲线：

由于我的预测中包含零值，例如

prediction = [0.9, 0.1, 0.8, 0.0]

因此我的ROC曲线并未达到1.0。对于ROC曲线，我采用前k个预测值，首先是{0.9}，然后是{0.9, 0.8}等。如果预测中不再有大于0的值，随着k的增加，预测值将不再变化。

因此，我无法得到真正的负值为零的情况，由于假阳性率是fp/(fp+tn)，曲线在达到1之前就结束了。

现在，我是否应该人为地将零值也用于预测，还是说曲线这样结束是可以的？使用零值感觉不对劲。还是我遗漏了什么？

回答：

ROC曲线展示了在不同阈值设定下，假阳性和假阴性之间的可能权衡。在一个极端，你可以将阈值设得非常低，以至于将所有事物标记为阳性，这样假阴性率为0，假阳性率为1。在另一个极端，你可以将阈值设得非常高，以至于将所有事物标记为阴性，这样假阴性率为1，假阳性率为0。

虽然这些极端情况在实际中没有用处，但它们在理论上仍然是有效的权衡，并且是ROC曲线的正常组成部分。