最终,我们可以使用sklearn库来计算ROC曲线和AUC值,并绘制ROC曲线。 importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportroc_curve,auc# 计算ROC曲线fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_pred_prob)roc_auc=auc(fpr,tpr)# 绘制ROC曲线plt.figure()plt.plot(fpr,tpr,color='blue',label='ROC curve (area ...
print ('Micro AUC:\t', metrics.auc(fpr, tpr)) # AUC ROC意思是ROC曲线下方的面积(Area under the Curve of ROC) print( 'Micro AUC(System):\t', metrics.roc_auc_score(y_test_one_hot, y_test_one_hot_hat, average='micro')) auc = metrics.roc_auc_score(y_test_one_hot, y_test_on...
向各位虫友求助一下，人脸识别精度的ROC曲线怎么画啊，第一次，不会画，求指导 [ 发自手机版 http:...
SPSS可以直接进行ROC曲线的分析与绘制，进入ROC菜单设置
#画图,只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值,通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold %d (area = %0.2f)' % (i, roc_auc)) #画对角线 plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck') ...
召回率 roc 图 python 召回率曲线怎么画,1.概念 PR曲线实则是以precision(精准率)和recall(召回率)这两个为变量而做出的曲线,其中recall为横坐标,precision为纵坐标。一条PR曲线要对应一个阈值。通过选择合适的阈值,比如50%,对样本进行划分,概率大于50%的