ROC的音标是[rəʊk]。

释义为：

1. 相对误差累积（Relative Operating Characteristic）: 一种衡量测量系统准确性的指标。

2. 山脉（Mountainous Region of China）: 位于西藏自治区东南部的山南地区。

用法举例：

1. The ROC curve is a plot of the true positive rate against the false positive rate for varying thresholds. （ROC曲线是随着阈值的变化，真实阳性率与假阳性率之间关系的图示。）

2. The ROC analysis is a method for evaluating the performance of a classifier. （ROC分析是一种用于评估分类器性能的方法。）

双语翻译：The ROC curve is a plot of the true positive rate against the false positive rate. It is used to compare the performance of different classifiers and to determine the optimal threshold for a given classifier. ROC curves are typically constructed by plotting the true positive rate against the false positive rate for a range of thresholds and then selecting the optimal threshold based on some measure of performance, such as accuracy or precision.

“ROC曲线是真实正率与假正率之间的图示。它被用来比较不同分类器的性能，并确定给定分类器的最优阈值。ROC曲线通常通过绘制一系列阈值下的真实正率与假正率之间的关系图来构建，然后基于一些性能指标（如准确度或精度）选择最优阈值。”

ROC的意思是受控元组比较法。

释义：在计算机科学和数据库中，ROC是一种用于在受控环境中比较元素的方法。

用法：ROC方法通常用于比较一组数据，例如在测试中比较不同批次的产品质量。

双语翻译：英语翻译成中文可以是“ROC是一种用于比较数据的数据库方法”。

常见用法：在数据库中，ROC方法通常用于比较不同批次或不同来源的数据，以评估其相似性和差异性。

请注意，以上解释和用法仅供参考，具体使用方法还应结合实际情况来确定。

ROC的意思是Receiver Operating Characteristic曲线，其释义为：一种用于评估生物标记物性能的图表。

用法：通常用于评估二分类模型，比如ROC曲线图，可以直观的看到不同的模型不同的敏感度和特异性。

双语翻译：ROC曲线是用于评估一个模型性能的曲线，其横坐标是假阳性率（False Positive Rate），纵坐标是真正阳性率（True Positive Rate）。

常见短语：

1. AUC-ROC: AUC-ROC是ROC曲线下的面积，是评估模型性能的一个常用指标。

2. FPR/TPR: FPR/TPR是ROC曲线中真阳性率和假阳性率之间的曲线。

3. Optimal Threshold: 在ROC曲线上找到最佳阈值，使得假阳性率和真阳性率都达到最小。

4. Sensitivity: 灵敏度，表示模型检测到正例的概率。

5. Specificity: 特异性，表示模型正确识别出负例的概率。

6. Accuracy: 准确率，表示模型预测正确的样本数占总样本数的比例。

7. AUC: 曲线下面积，表示模型性能的一个量化指标。

8. You-Get-What-You-Came-For ROC: 用户获取到的与他们来此的目的相符的程度。

9. ROC Space: ROC空间，指的是所有可能的阈值和对应的真阳性率、假阳性率所构成的空间。

10. ROC Curve Analysis: ROC曲线分析，是一种评估模型性能的方法。