ROC曲线,全称Receiver Operating Characteristic Curve,是一种用于评估分类模型性能的图表。它以灵敏度(True Positive Rate, TPR)为纵轴,以1-特异度(False Positive Rate, FPR)为横轴,通过绘制不同分类阈值下的TPR和FPR值,形成一条从左下角到右上角的曲线。ROC曲线下的面积(Area Under the Curve, AUC)越大,表示...
from sklearn.preprocessing import label_binarizefrom sklearn.multiclass import OneVsRestClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import roc_curve, aucfrom sklearn.metrics import plot_roc_curve 加载数据集 iris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.targe...
第四步将每一个预测点的分类都视作一个结果。 比如100个样本三分类,就出现300个二分类结果。 # Compute ROC curve and ROC area for each class fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from scipy import interp # Import some data to play with iris = datasets.load_iris() X = iris.data...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from scipy import interp # 加载数据 iris = datasets.load_iris() ...
可是,人们总是希望能有一个数值来标志分类器的好坏。于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。顾名思义,AUC的值就是处于ROC 曲线下方的那部分面积的大小。通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的性能。AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。
通常，AUC的值介于0.5到1.0之间，较大的AUC代表了较好的性能。AUC（Area Under roc Curve）是一种...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from scipy import interp # 加载数据 iris = datasets.load_iris() ...
在实际应用中,我们通常使用Python来绘制ROC曲线并计算AUC值。以下是一个简单的Python示例,演示如何使用Python绘制ROC曲线。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split ...
roc_auc(hpc_cv, obs, VF, F, M, L, estimator = "macro") ## # A tibble: 1 × 3## .metric .estimator .estimate## <chr> <chr> <dbl>## 1 roc_auc macro 0.869 画图也是非常简单,先使用roc_curve计算画图所需数据(注意此函数不能更改计算方法),然后使用ggplot2画图即可: roc_curve(hpc_...