# 计算ROC曲线所需的值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.figure() plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.plot(fpr, tpr, 'b-') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Re...
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...
# auc = roc_auc_score(y_test,clf.decision_function(X_test)) fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.decision_function(X_test)) plt.plot(fpr,tpr,color='darkorange',label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--...
AUC (Area Under Curve) 被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。 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...
roc_auc=auc(fpr,tpr) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) ###假正率为横坐标,真正率为纵坐标做曲线 plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') ...
而在评估模型效果的时候,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC(Area Under the Curve)指标是衡量模型性能的两个常用工具。本文将深入探讨ROC和AUC的概念、计算方法、绘制方法、代码实现以及它们在实际应用中的意义。 这个知识点在面试中也很频繁的出现,在面试官提出这个问题的时候,我们有时候真的回答得不好...
roc_auc[i] = auc(fpr, tpr) # 绘图 plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') ...
这里我们使用sklearn.metrics模块中的roc_auc_score函数来计算ROC AUC分数。该函数将测试集的真标签(y_test)和阳性类的预测类概率(y_pred_prob)作为输入。它返回表示ROC曲线下面积的标量值。 7.绘制ROC曲线 # Plot the ROC curveplt.plot(fpr,tpr,label='ROC curve (area =%0.2f)'%roc_auc)# roc curve...
我们将使用scikit-learn库中的roc_auc_score函数和plot_roc_curve函数来绘制多分类ROC曲线。 环境准备 首先,确保你已经安装了scikit-learn和matplotlib库。 pip install scikit-learn matplotlib 示例代码 ```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_sel...
roc_auc = auc(fpr,tpr) ###计算auc的值 lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.3f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') optimal_th, optimal_point = Find_Optimal_Cutoff(TPR=tpr, FPR...