下图是ROC曲线和Presision-Recall曲线的对比,(a)和©为Roc曲线,(b)和(d)为Precision-Recall曲线。 (a)和(b)展示的是分类其在原始测试集(正负样本分布平衡)的结果,©(d)是将测试集中负样本的数量增加到原来的10倍后,分类器的结果,可以明显的看出,ROC曲线基本保持原貌,而Precision-Recall曲线变化较大...
曲线距离左上角越近,证明分类器效果越好。 如上,是三条ROC曲线,在0.23处取一条直线。那么,在同样的低FPR=0.23的情况下,红色分类器得到更高的PTR。也就表明,ROC越往上,分类器效果越好。我们用一个标量值AUC来量化他。 AUC AUC值为ROC曲线所覆盖的区域面积,显然,AUC越大,分类器分类效果越好。 AUC = 1,是完...
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。 AUC的计算方法 从上可...
roc_auc[i]=auc(fpr[i],tpr[i]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 计算macro auc fromscipyimportinterp # First aggregate all false positive rates all_fpr=np.unique(np.concatenate([fpr[i]foriinrange(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr=np.zeros_like(all...
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3.2、ROC曲线的绘制 与PR曲线类似,我们可以遍历一系列阈值,计算出每个阈值下的FPR和TPR,并将其绘制成ROC曲线,因此不过多赘述。 3.3、ROC曲线下的面积计算 ROC曲线下面积( AUC)是衡量二分类模型性能的重要指标之一,表示模型在不同阈值下真阳性率(TPR)与假阳性率( FPR)之间的权衡。