在WEKA中，可视化阈值曲线提供了一种基于类的ROC分析方法。曲线上的每个点代表一个特定的阈值，该阈值决定了将实例归类为当前类的最小概率。通过调整阈值，我们可以观察到假正率和真正率的变化，从而评估分类器的性能。曲线上的点使用颜色进行区分，以便于观察不同阈值下的分类效果。
如何解读可视化阈值曲线：
- X轴： 假正率 (FPR)，表示被错误分类为正例的负例比例。
- Y轴： 真正率 (TPR)，表示被正确分类为正例的正例比例。
- 颜色： 表示不同的阈值。
通过观察曲线走向以及不同阈值下的 TPR 和 FPR，我们可以选择最佳的阈值以达到 desired 的分类效果。