(5)AUC :ROC曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve)(AUC-ROC): 适用于二分类问题,ROC曲线是以真正例率(True Positive Rate,召回率)为纵轴Y、假正例率(False Positive Rate)为横轴X的曲线,AUC-ROC是ROC曲线下的面积。一般来说,AUC 值范围从 0 到 1,值越大表示模型性能越好。 ...
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判断分类器(预测模型)优劣的标准: AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,存在至少一...
代码实现: importmatplotlibimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,roc_curveplt.figure()plt.title('PR Curve')plt.xlabel('Recall')plt.ylabel('Precision')plt.grid()# 只是理解两种曲线的含义,所以数据简单的构造confidence_scores=np.array([0.9,0.46,0.78,0....
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。 在了解了ROC曲线的构造过程后,编写代码实现并不是一件困难的事情。相比自己编写代码,有时候阅读其他...
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,你可以实现在 Python 中画 ROC 曲线并计算 AUC 值。记得在实际项目中根据具体情况调整代码和参数,以获得更好的性能和结果。希望这篇文章对你有所帮助,...
一行代码输出ROC曲线的截断值、AUC、准确度、SE、SP、PLR、NLR、PPV、NPV、TPA、KAPPA等详细统计信息 今天来学习一个新R包——reportROC，这个R包可以一行代码输出ROC曲线的各项统计数值及ROC曲线，比如截断值、AUC及置信区间、灵敏度及置信区间、特异度及置信区间、阳性似然比、阴性似然比、阴性预测值等等。安装R包...
二、AUC面积 三、代码示例 1、二分类问题 2、多分类问题 一、什么是ROC曲线 我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),也被称为感受性曲线。 该曲线有两个维度,横轴为fpr(假正率),纵轴为tpr(真正率) ...
AUC全称Area Under Curve,表示ROC曲线下的面积,一般认为AUC数值越大,则模型效果越好。图形中的蓝色虚线为参考线,表示随机模型的效果,在蓝色虚线下的模型,效果逊于随机模型。 python sklearn中有专门的绘制ROC曲线的包,如下示例代码供参考。 fromsklearnimportmetricsimportmatplotlib.pyplotasplt# y_real表示实际值(或...
参考文献:【ROC曲线与AUC值】,【ROC,AUC最透彻的讲解(实例分析+matlab代码)】,【AUC计算方法与Python实现】,【AUC曲线计算方法及代码实现】 1. 介绍及引入 ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic,其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC curve。平面的横坐标是False Positive Rate(FPR),即假阳性...