#计算曲线下面积auc = 0. prev_x = 0for x,yinxy_arr:ifx != prev_x: auc += (x - prev_x) * y prev_x = x print"the auc is %s."%auc x = [_v[0]for_vinxy_arr] y = [_v[1]for_vinxy_arr] pl.title("ROC curve of %s (AUC = %.4f)"% ('svm',auc)) pl.xlabel("...
有时AUC 为 0。这意味着模型反向预测类别。该模型认为负类是正类,反之亦然。 AUC = 0 总而言之,合理的 AUC 超过 0.5(随机分类器),而好的分类模型的 AUC > 0.9。然而,这个值高度依赖于它的应用。 R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化 视频:R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例 R语言生存分析...
利用Python画ROC曲线和AUC值计算_python画roc曲线,roc曲线python-其它代码类资源_丿**XX 上传81KB 文件格式 pdf 给大家介绍了如何利用Python画ROC曲线,以及AUC值的计算,有需要的朋友们可以参考借鉴,下面来一起看看吧。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...