逻辑回归不“同意”任何事情，因为结果的性质是 0/1，而预测的性质是连续概率。一致性需要可比较的尺度：0.999 不等于 1。从概率开发分类器的一种方法是在阈值处进行二分法。该方法的明显限制是：阈值是任意的，可以人为地选择以产生非常高或非常低的灵敏度（或特异性）。因此，ROC 会考虑所有可能的阈值。

判别模型能够根据人们的风险对他们进行排名。该模型的预测风险可能会很遥远，但如果您想设计一个子研究或临床试验来招募“高风险”参与者，那么这样的模型为您提供了前进的道路。作为此类研究的结果，建议对乳腺癌风险最高的女性使用预防性他莫昔芬。

歧视！=校准。如果我的模型将所有非事件的概率分配为 0.45，将所有事件的概率分配为 0.46，则即使发生率/流行率 <0.001，区分也是完美的。