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的取值范围一般在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。 从AUC判断分...
# 导入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_curve,aucimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成一些随机的测试数据y_true=np.array([0,1,0,1,1])y_score=np.array([0.1,0.4,0.35,0.8,0.6])# 计算ROC曲线上的点fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_true,y_score)# 计算AUCroc_auc=auc(fpr,tpr)#...
# 计算 AUC 值roc_auc=auc(fpr,tpr)print("AUC:",roc_auc) 1. 2. 3. 3. 状态图 训练模型获取预测概率计算ROC曲线计算AUC 4. 类图 ModelROC_AUC+fit(X_train, y_train)+predict_proba(X_test)+calculate_roc_curve(y_test, y_pred_prob)+calculate_auc(fpr, tpr) 结尾 通过上面的步骤,你可以实...
前面已经对ROC曲线为什么可以无视样本不平衡做了解释,下面我们用动态图的形式再次展示一下它是如何工作的。我们发现:无论红蓝色样本比例如何改变,ROC曲线都没有影响。 3. AUC(曲线下的面积) 为了计算 ROC 曲线上的点,我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型,但这样做效率非常低。幸运的是,有一种基于排序...
在roc_curve()函数y_score=classifier.fit(X_train,y_train).decision_function(X_test)# 计算ROCfpr=dict()tpr=dict()roc_auc=dict()foriinrange(n_classes):fpr[i],tpr[i],_=roc_curve(y_test[:,i],y_score[:,i])roc_auc[i]=auc(fpr[i],tpr[i])fpr["micro"],tpr["micro"],_=roc_...
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='--') ...
接下来就是利用python实现ROC曲线,sklearn.metrics有roc_curve, auc两个函数,本文主要就是通过这两个函数实现二分类和多分类的ROC曲线。 fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,scores)# y_test is the true labels# scores is the classifier's probability output ...
=prev_x:auc+=(x-prev_x)*y prev_x=xreturnaucdefdraw_ROC(xy_arr):x=[_v[0]for_vinxy_arr]y=[_v[1]for_vinxy_arr]pl.title("ROC curve of %s (AUC = %.4f)"%('clk',auc))pl.xlabel("False Positive Rate")pl.ylabel("True Positive Rate")pl.plot(x,y)pl.show...
f、AUC(Area Under the Curve):是ROC曲线下的面积,用于度量模型的性能。AUC的取值范围在0到1之间,AUC值越接近1表示模型的性能越好。 我们模型预测准确率,一般都是默认以0.5作为阈值来判断正负例的,而ROC曲线就是根据不同阈值下的TPR和FPR组合而成的一条曲线,相当于它把各种阈值下的情况都展示出来,相对来说,更...