(1) 在所排序的样本最左边,画一条线即 无 | 1 2 3 4 5 …,线左边的认为是正类,右边认为是负类,可以算出,TP(实际为正,预测为正)=0,FN(实际为正,预测为负)=10,TN(实际为负,预测为负)=10,FP(实际为负,预测为正)=0,故而TPR=0,FPR=0 (2) 在第一个样本后面,画一条线即 1 | 2 3 4 ...
将结果中的FPR与TPR画到二维坐标中,得到的ROC曲线如下(蓝色线条表示),ROC曲线的面积用AUC表示(淡黄色阴影部分)。 详细计算过程 上例给出的数据如下 y = np.array([1,1,2,2])scores = np.array([0.1,0.4,0.35,0.8]) 用这个数据,计算TPR,FPR的过程是怎么样的呢? 1. 分析数据 y是一个一维数组(样本的...
在此引入AUC面积。 在进行学习器的比较时,若一个学习器的ROC曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”,则可断言后者的性能优于前者;若两个学习器的ROC曲线发生交叉,则难以一般性的断言两者孰优孰劣。此时如果一定要进行比较,则比较合理的判断依据是比较ROC曲线下的面积...
作为坐标点#print(xy_arr) #[[0.06666666666666667, 0.0], [0.06666666666666667, 0.029411764705882353],...]# 计算曲线下面积auc =0.prev_x =0forx, yinxy_arr:# x= fp/neg, y = tp/posifx != prev_x: auc += (x - prev_x) * y#矩形面积累加prev_x = xprint("The auc is %s"%auc) x =...
ROC曲线图如下: 同理,我们根据下图的正负类分布画出ROC曲线,AUC = 0.7 当正负类的分布完全相同时,即模型的分类结果是随机给出的,即AUC=0.5,如下图的正负类分布和ROC曲线: AUC=0.5时,模型没有区分正类和负类的能力,这是最糟糕的情况。 当AUC=0时,模型完全预测错...
以下站在产品的角度和大家一起来理解AUC,首先我们引入ROC 一、什么是ROC曲线 (Receiver Operating Characteristic,接受者操作特性曲线),是指在特定条件下,以在不同判断标准下所得的「预判错误率」为横坐标,以「预判正确率」为纵坐标,得到的多个点的连线,就是ROC曲线。
TPRate=3/4,FPRate=2/4,根据这个点画出对应ROC曲线如下,并且计算AUC面积为0.625。 【栗子2】而如果是利用逻辑回归预测结果如下(通过sigmoid函数输出对应的概率值): 需要设置阈值,比如阈值取为0.5,小于0.5为0,否则为1的label,这样得到的混淆矩阵和栗子1的情况是一样的,当然也可以设置阈值为其他数。然后依次使用...
当一个学习器的 ROC 曲线被另一个学习器的包住,那么后者性能优于前者。 有交叉时,需要用 AUC 进行比较。 2. 先看图中的四个点和对角线: 第一个点,(0,1),即 FPR=0, TPR=1,这意味着 FN(false negative)=0,并且FP(false positive)=0。这意味着分类器很完美,因为它将所有的样本都正确分类。
AUC=(MXN-2X2)/(MXN)=(4X4-2X2)/(4X4)=12/16 好了,最后我们来总结,对于ROC来说,它的纵轴是真阳性率TPR,横轴是伪阳性率FPR,相当于将正例和负例按照得分大小进行排序然后在坐标轴上展开。 而AUC就是ROC曲线下方的面积或者说积分, 除以整个面积1,也就是它的概率值了。