AI检测代码解析 # 计算ROC曲线fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_score)# 计算AUC值roc_auc=auc(fpr,tpr)# 绘制ROC曲线plt.figure()plt.plot(fpr,tpr,color='darkorange',lw=2,label='ROC curve (area = %0.2f)'%roc_auc)plt.plot([0,1],[0,1],color='navy',lw=2,linestyle='--')plt....
label='ROC曲线 (AUC = {:.2f})'.format(auc))plt.plot([0,1],[0,1],color='red',linestyle='--')plt.xlabel('假阳性率 (FPR)')plt.ylabel('真正率 (TPR)')plt.title('接收操作特征 (ROC) 曲线')plt.legend()plt
=0:TP_rate=TP/sum(labels)FP_rate=FP/(num-sum(labels))roc_point.append([FP_rate,TP_rate])# 记录ROC中的点# 画出ROC曲线roc_point.sort(key=lambdax:x[0])plt.plot(np.array(roc_point)[1:,0],np.array(roc_point)[1:,1])plt.xlabel("FPR")plt.ylabel("TPR")plt.show()# 计算每个...
pl.ylabel("True Positive Rate") pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y pl.show()# show the plot on the screen 输入的数据集可以参考svm预测结果 其格式为: nonclk \t clk \tscore 其中: nonclick:未点击的数据,可以看做负样本的数量 clk:点击的数量,可以看做正样本的数量 score:预测的...
直接上python代码 #! -*- coding=utf-8 -*- import pylab as pl from math import log,exp,sqrt evaluate_result="you file path"db = [] #[score,nonclk,clk]pos, neg = 0, 0 with open(evaluate_result,'r') as fs:for line in fs:nonclk,clk,score = line.strip().split('\t')nonclk...
pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and ypl.show()# show the plot on the screen 输入的数据集可以参考svm预测结果 其格式为: nonclk \t clk \t score 其中: nonclick :未点击的数据,可以看做负样本的数量 clk :点击的数量,可以看做正样本的数量 score :预测的分数...
机器学习:AUC的原理、公式推导、Python实现和应用 一、AUC基础 AUC基础的目录 1、正类、负类 现实中的二元世界,比如“有与没有”,“是与不是”,还有“好与坏”等等。 计算机世界常用“正类与负类”,或者“1或0”描述二元世界。 什么是正类(Positive Class)?什么是负类(Negative Class)?
plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'''.format(i, roc_auc[i])) AI代码助手复制代码 5.2 绘制微平均和宏平均ROC曲线 plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'''.for...
()lw = 2plt.plot(fpr[2], tpr[2], color='darkorange',lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc[2])plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')plt.xlabel('FPR')plt.ylabel('TPR')plt.ylim([0.0, 1.0])plt.xlim([0.0, 1.0])plt.legend(...
第Python机器学习利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线目录一、ROC与AUC1.ROC2.AUC二、代码实现效果 一、ROC与AUC 很多学习器是为了测试样本产生的一个实值或概率预测,然后将这个预测值与一个分类阈值(threshold)进行比较,若大于阈值则分为正类,否则为反类。主要看需要建立的模型侧重于想用在测试数据的泛华性能的好坏。