我有一些关于ROC图的问题。 我使用sklearn.metrics.roc_curve()函数来获得我的tpr、fpr和阈值。 我的第一个问题是，这些阈值是否是任意选择的？ 我每次使用完全相同的代码时，会得到不同的ROC图吗？
第2个问题是关于一个 "运气 "的标签，我在ROC图中经常看到它的绘制。 它似乎是一条从左下角到右上角的直线。 为什么它被称为 "运气"？它似乎是一个图形，表示tpr=fpr的点。 但我自己也无法解释为什么它被称为运气。
我的最后一个问题是关于等误差率。我在Github上遇到一个人，他计算了等额误差率，并在ROC图中画了出来。我的问题是，这个信息到底给了我们什么？其代码如下。
eer = brentq(lambda x: 1. - x - interp1d(fpr, tpr)(x), 0., 1.) ... plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='(AUC = %0.2f, EER = %0.2f)' % (roc_auc, eer))