一个阈值对应一组(TPr,FPr),多个阈值就能够得到多组(TPr,FPr),就能得到ROC曲线. 我们希望一组(TPr,FPr)中,TPr越大越好,FPr越小越好 sklearn代码如下: importnumpy as npfromsklearnimportmetrics y= np.array([1, 1, 2, 2]) scores= np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) fpr, tpr, thresholds= metr...
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test, y_pre)#y_test:标签 results_AUC = metrics.auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % AUC) # 假正率为横坐标,真正率为纵坐标做曲线...
0.4,0.35,0.8])# ROCfpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y,scores,pos_label=2)print("fpr:...
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores)print(fpr, tpr, thresholds)# [0. 0. 0.5 0.5 1. ] [0. 0.5 0.5 1. 1. ] [1.8 0.8 0.4 0.35 0.1 ]因为真实的标签使⽤{1,2}来区分的，所以需要⽤pos_label=2来制定2是正类的标签。如果你的数据标签是{0,1}或者{-1,...
Process bootstrapped TPR/FPR at thresholds matrix into TPR at FPR matrix
ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是一种评估分类模型性能的工具,它通过在不同的分类阈值下计算真阳性率(True Positive Rate,TPR)和假阳性率(False Positive Rate,FPR),然后在坐标图上绘制出来。以下是关于ROC曲线中x轴(FPR)和y轴(TPR)的值的详细解释: ROC曲线的基础概念 真阳性率(TPR):也...
问如何在给定一定阈值的情况下找到对应的tpr和fpr？EN很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣...
recall = tpr[thresholds > 0.05][0] precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_score) fpr95 = 1 - precision[recall >= recall][-1] return fpr95 ``` 在代码中,y_true和y_score分别表示真实标签和模型预测的概率值。首先,我们使用roc_curve函数计算出ROC曲线的FPR和TPR。然...
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from sklearn.metrics import roc_curvefpr, tpr, thresholds=roc_curve(y_train_5, y_scores)fpr, tpr >>> (array([0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.83220 sklean 取值范围 实线 2d 编程 转载 mob604756ea4c07 2018-06-12 18:32:00 170阅读 ...