ROC曲线,全称Receiver Operating Characteristic Curve,是一种用于评估分类模型性能的图表。它以灵敏度(True Positive Rate, TPR)为纵轴,以1-特异度(False Positive Rate, FPR)为横轴,通过绘制不同分类阈值下的TPR和FPR值,形成一条从左下角到右上角的曲线。ROC曲线下的面积(Area Under the Curve, AUC)越大,表示...
1.1 ROC曲线定义 ROC曲线,全称接收者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve),是反映分类模型在不同阈值下真正率(True Positive Rate, TPR)与假正率(False Positive Rate, FPR)之间关系的曲线。TPR表示在所有正样本中,被正确预测为正样本的比例;FPR表示在所有负样本中,被错误预测为正样本的比例。 1.2...
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...
这种事情没有意义。不要为了画曲线而画。ROC就是为了二分类而生的，就算能画出来，也没有太大的实际...
ROC 曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要讨论的ROC和AUC。下图是一个 ROC 曲线的示例: ...
roc_curve(hpc_cv, obs, VF, F, M, L) %>% autoplot() plot of chunk unnamed-chunk-7 结果会同时展示4个类别的ROC曲线,当然也可以自己提取数据画。数就是图,图就是数,只要把数据提取出来,就一定能画出来图。提取数据才是最关键的一步,因为画图无非就是ggplot2而已,随便买本书(我只推荐两本:《ggp...
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) 1. 其中y_test为测试集的结果,scores为模型预测的测试集得分(注意:svm分类器通过decision_function(x_te...
AUC(Area Under Curve) AUC的值为ROC曲线下与x轴围成的面积,分类器的性能越接近完美,AUC的值越接近。当0.5>AUC>1时,效果优于“随机猜测”。一般情况下,模型的AUC值应当在此范围内。 2. 混淆矩阵绘制及评价指标计算 首先是分类器的训练,以sklearn库中的基础分类器为例 import numpy as np import pandas as...
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...
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area # 微平均方式计算TPR/FPR,最后得到AUC fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_c...