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参考网址：
https://github.com/cmusatyalab/openface
说明：本内容根据CMU的openface的代码理解，不一定完全正确。
如果有6000个样本，则每次交叉验证时，取600个作为测试样本（如正负样本各300个），剩下的5400个作为训练样本。通过5400个训练样本（比如正负样本各2700个）得到分类最好的阈值（根据不同的阈值，得到此时的fpr和tpr，以及当前的ROC曲线）。通过该阈值计算600个测试样本的识别率。
经过10次之后，6000个样本均做过测试样本。从而得到这10个识别率的均值和标准差。
根据不同的fpr和tpr，可以得到最终的fprs和tprs的曲线，即最终的ROCs曲线。具体来说，在这10次测试中，每次fpr取一个值时（可以对fpr插值，使曲线更平滑），作为最终的fprs，将各自的tpr求平均，作为最终的tprs。fprs和tprs的曲线则为最终的ROCs曲线。