ROC曲线图以真正例率为Y轴,假正例率为X轴。 2.AUC 进行检验判定ROC曲线性能的合理判据是比较ROC曲线下的面积,即AUC。从定义知AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得,AUC可估算为: 从形式化看,AUC考虑的是样本预测的排序质量,因此它与排序误差有紧密联系。因此存在排序损失。 二、代码实现 形式基本和P-R...
model = LogisticRegression() model = model.fit(x_train,y_train) predslog = model.predict_proba(x_test)[:,1] metrics.roc_auc_score(y_test,predslog, average='macro', sample_weight=None) 我如何在一个图中绘制两条 ROC 曲线,并为每个模型提供 AUC 分数的图例和文本? 原文由 Learner_seeker ...
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...
AUC(Area Under roc Cure),顾名思义,其就是ROC曲线下的面积,该值能够量化地反映基于rOC曲线衡量出的模型性能。 计算AUC值只需要沿着ROC横轴做积分就可以,取值一般在0.5~1之间。AUC越大,说明分类效果越好。 一键生成AUC-ROC-score得分的函数 另外我在研究自己的随机森林毕设的时候,发现一个可以直接生成AUC - ROC...
model = LogisticRegression() model = model.fit(x_train,y_train) predslog = model.predict_proba(x_test)[:,1] metrics.roc_auc_score(y_test,predslog, average='macro', sample_weight=None) 我如何在一个图中绘制两条 ROC 曲线,并为每个模型提供 AUC 分数的图例和文本? 原文由 Learner_seeker ...
形式基本和P-R曲线差不多,只是几个数值要改一下。 代码如下(示例): fromsklearnimportsvm, datasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportroc_curve, aucfromitertoolsimportcyclefromsklearn.preprocessingimportlabel_binarize#标签二值化LabelBinarizer,可以把yes和no转化为0和1,...