ROC全称受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic)曲线,ROC曲线的纵轴是真正例率(True Positive Rate,TPR),横轴是假正例率(False Positive Rate,FPR),定义: AUC(Area Under ROC Curve) :为ROC曲线下的面积和,通过它来判断学习器的性能。AUC考虑的是样本预测的排序质量。
其中,TP表示真正例(True Positive)、FP表示假正例(False Positive)、FN表示假负例(False Negative)。 AUC-PR则是PR曲线下的面积,数值范围在0到1之间,取值越大表示分类器的性能越好。 计算PR曲线下面积的Python代码 接下来我们将使用Python计算PR曲线下面积,首先需要导入必要的库,如numpy和matplotlib。 importnumpyas...
pl.title("ROC curve of %s (AUC = %.4f)"% ('svm', auc)) pl.ylabel("False Positive Rate") pl.plot(x ,y) pl.show() 结果:(注意:ROC曲线中纵坐标是TP,横坐标是FP,下面的图有误!) 这里的.txt文件格式如:http://kubicode.me/img/AUC-Calculation-by-Python/evaluate_result.txt 形式为: P...
AUC-PR(Area Under the Precision-Recall Curve)是PR曲线下方面积的度量。AUC-PR值越高,表示模型在不同阈值下的精确率和召回率表现越好。在不平衡数据集上,AUC-PR通常比AUC-ROC更具代表性。 使用SKLEARN计算AUC-PR 在Python中,我们可以使用sklearn库的average_precision_score函数来计算AUC-PR: from sklearn.metr...
ROC曲线下面积即AUC,PR曲线下面积即AUPR。该文章中使用Python绘制ROC曲线和PR曲线。 1. 数据准备 这里使用的是十折交叉验证,所以会有十个文件,同时画曲线时会在同一张图中画十根曲线。如果仅需要画一根曲线,自行修改代码即可。 10个文件: 每个文件格式: 2. ROC曲线 运行下述命令: python auc.py auc.py内容...
y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 训练逻辑回归模型model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)# 获取测试集上的预测概率y_scores=model.predict_proba(X_test)[:,1]# 计算PR曲线的数据precision,recall,_=precision_recall_curve(y_test,y_scores)auc_...
AUC-PR(Area Under the Precision-Recall Curve)是一个量化PR曲线下面积的指标。它可以用来评估模型的整体性能。Sklearn库中提供了auc函数,可以方便地计算AUC-PR值: from sklearn.metrics import auc auc_pr = auc(recall, precision) 结合混淆矩阵分析
AUC(Area Under Curve) ROC下的面积,0,1,通常在0.5,1之间。 ROC曲线能直观体现分类器的性能,但是需要一个数值,直接判定分类器的性能好坏。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defdraw_roc(confidence_scores,data_labels):plt.figure()plt.grid()plt.title('ROC Curve')plt.xlabel('FPR')plt...
则AUC计算公式为: A U C = C o r r e c t P a i r M ∗ N AUC=\frac{CorrectPair}{M*N} AUC=M∗NCorrectPair python 代码实现及注解 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcacu_auc(label,prob):''' :param label: 样本的真实标签 :param prob: 分类模型的预测概率...
以下是一个使用Python和scikit-learn库绘制ROC曲线的简单示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 假设有模型预测的概率值和实际标签 y_true = np.array([0, 0, 1, 0, 1]) y_scores = np.array([0.1, 0.3, 0.4, 0.6, 0.8]) # ...