ROC曲线,全称Receiver Operating Characteristic Curve(受试者特征曲线),是评估分类模型性能的一种重要工具。它通过绘制灵敏度(Sensitivity,即真正类率TPR)与1-特异度(1-Specificity,即假正类率FPR)的关系图,来展示模型在不同阈值下的分类效果。ROC曲线的纵轴为灵敏度,表示实际为正的样本被正确预测为正的比例;横轴为...
fpr["micro"],tpr["micro"],_=roc_curve(y_test.ravel(),y_score.ravel())roc_auc["micro"]=auc(fpr["micro"],tpr["micro"]) 第五步绘图 代码语言:javascript 复制 # In[*]plt.figure()lw=2plt.plot(fpr[2],tpr[2],color='darkorange',lw=lw,label='ROC curve (area = %0.2f)'%roc_au...
(2)fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1]) 该函数传入的参数一定要注意是一列,否则会报错(数组类型错误)该函数则得到我们想要的roc曲线的横纵坐标数组. fpr,tpr,thresholds 分别为假正率、真正率和阈值。(应该是不同阈值下的真正率和假正率)。 roc_auc =auc(fpr, tpr) ...
roc_curve(y_true,scores,pos_label):对应的参数分别为y的真实标签,预测为正类的概率,pos_label 是指明哪个标签为正类,因为默认都是-1和1,1被当作正类,如果y对应的不是这个,就会报错,所以需要特别指明一下。 返回值为对应的fpr,tpr和thresholds 1、二分类问题 二分类示例: from sklearn.metrics import roc_...
roc_curve函数只适用于二分类,但roc_auc_score函数可计算多分类器的AUC,可通过参数multi_class控制分类模型的训练方式。[2] 方法/评价指标敏感度TPR精确度PPVF1 Score macro (1+29/30+5/6)/3=0.9333 (1+29/33+20/21)/3=0.9437 (1+58/63+8/9)/3=0.9365 micro (21+29+20)/75=0.9333 (21+29+...
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], _proba(X_test, axis=1)[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) 绘制ROC曲线 for i in range(n_classes): (fpr[i], tpr[i], color='darkorange', lw=2, label='ROC curve of class {0} (area = {1:})' ''.format(i...
结论:这样我们就得到多分类情况下微观的平均ROC值 # Compute macro-average ROC curve and ROC area # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like...
接下来就是利用python实现ROC曲线,sklearn.metrics有roc_curve, auc两个函数,本文主要就是通过这两个函数实现二分类和多分类的ROC曲线。 fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,scores)# y_test is the true labels# scores is the classifier's probability output ...
ROC曲线 ROC全称是Receiver Operation Characteristic Curve,它描述的是TPR和FPR之间的关系。 ROC曲线 TPR(True Positive Rate)的计算公式为: 它表示真实值为1中样本中,被预测正确的比例,TPR其实就是Recall。FPR(False Positive Rate)的计算公式为: 它表示真实值为0的样本中,预测错误的比例。和上篇文章中Precision和...
ROC曲线: ROC曲线 得到的是相同的结果。ROC曲线下的面积一定程度上代表了模型的好坏,面积越大模型一般就越好,这个面积最大是1。sklearn中封装了求ROC曲线下面积的函数: '''求面积,area under curve'''fromsklearn.metricsimportroc_auc_score roc_auc_score(y_test,decision_scores) ...