曲线下面积（Area Under the ROC Curve，AUC）是一个常用的指标，表示ROC曲线下的面积，范围在0到1之...
Test for two correlated ROC curves,主要有三种方法,分别为:"delong"、“bootstrap”或“venkatraman”。R语言实现方法分别为: roc.test(roc1,roc2,method = "delong") roc.test(roc1,roc2,method = "bootstrap") roc.test(roc1,roc2,method = "venkatraman") 结果输出如下: 我们先画出roc1的图形: pl...
['SimHei'] plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.plot(FPR, TPR, label=f"AUC = {auc:.2f}", color='blue') plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--') plt.title("ROC Curve") plt.xlabel("False Positive Rate") plt.ylabel("True Positive Rate") plt.legend(loc="lower right") plt.grid(...
AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。 在了解了ROC曲线的构造...
# plot a ROC curve for a single prediction run # and color the curve according to cutoff. data(ROCR.simple) pred <- prediction(rocr.simple$predictions,=""> perf <-> plot(perf,colorize=TRUE) 上面是ROCR中的一个例子,ROCR.simple$predictions是预测结果,ROCR.simple$labels是真实的标签,从而产生一...
我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),也被称为感受性曲线。 该曲线有两个维度,横轴为fpr(假正率),纵轴为tpr(真正率) 准确率(accuracy):(TP+TN)/ ALL =(3+4)/ 10 准确率是所有预测为正确的样本除以总样本数,用以衡量模型对正负样本的识别能力。
roc_auc=auc(fpr,tpr) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) ###假正率为横坐标,真正率为纵坐标做曲线 plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') ...
AUC就是曲线下面积,在比较不同的分类模型时,可以将每个模型的ROC曲线都画出来,比较曲线下面积做为模型优劣的指标。ROC 曲线下方的面积(Area under the Curve),其意义是: (1)因为是在1x1的方格里求面积,AUC必在0~1之间。 (2)假设阈值以上是阳性,以下是阴性; ...
第二种是利用库函数 plot_roc_curve(clf,X,y) ,它的第一个参数是模型,第二个是X,第三个是真实分类,其实内部也是调用模型方法九三出X的预测概率值。 3.绘制曲线 # 绘制ROC曲线的两种方式import matplotlib.pyplot as plt# 第一种,计算fpr,tprfpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, y_proba, pos_label=...
在进行学习器的比较时,若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”,则可断言后者的性能优于前者;若两个学习器的ROC曲线发生交叉,则难以一般性的断言两者孰优孰劣。此时如果一定要进行比较,则比较合理的判断依据是比较ROC曲线下的面积,即AUC(Area Under ROC Curve),如图7所示。