机器学习和数据科学在解决复杂问题时，经常需要评估模型的性能。其中，ROC（Receiver Operating Characteristic...
从输出结果可以看到,第三列代表返回值thersholds记录的就是roc_curve所选取的阈值,其阈值就是将y_pre降序排列并依次选取,如果选取的阈值对fpr和tpr值无影响则忽略,输出结果中没有记录阈值为0.8时情况。 需要注意的是,输出结果第一行therholds=1.9,这个值很奇怪,乍一看不知道为什么会出现这个值。这里我们阅读sklearn...
之前已经说过ROC曲线就是有很多的(fpr,tpr)点坐标来的,该坐标是按照不同的概率阈值计算来的,也就是说我们只要获得了fpr和tpr就可以用plt进行画图了,上面的roc_curve()方法可以返回这两个值,然后利用plt.plot()就可以了。 第二种是利用库函数 plot_roc_curve(clf,X,y) ,它的第一个参数是模型,第二个是X,...
sns.set(font="Kaiti",style="ticks",font_scale=1.4)from sklearn.metricsimport*y_pred=[0.9,0.8,0.3,0.7,0.5,0.6,0.4,0.3,0.1,0.2]#预测值 y_true=[1,1,1,1,1,0,0,0,0,0]#实际值 fpr_Nb,tpr_Nb,_=roc_curve(y_true,y_pred)aucval=auc(fpr_Nb,tpr_Nb)# 计算auc的取值 plt.figure(...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,*,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 常见参数解释: y_true: 真实的二分类标签。如果标签不是{-1,1}或{0,1},则应显式给出pos_label。 y_score: 预测分数,可以是正类的概率估计、置信度值或决策的非阈值度量(如在某些分类器上由“...
接口函数sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 参数说明 y_true:数组,存储数据的标签,维度就是样本数,形如[0,1,1,0,1...]这样的,也可以是-1和1,只要有两个值 y_score:数组,存储数据的预测概率值,维度也是样本数,形如[0.38,0.5,0.8]...
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) #得到fpr,tpr, thresholds 返回值对应如下: 得到一组fpr和tpr之后即可画出该次测试对应的roc曲线 plt.plot(fpr,tpr,marker = 'o') plt.show() 得到ROC曲线: fig.4.ROC曲线 ...
调用roc_curve函数,传入准备好的数据: python fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) 处理roc_curve函数的返回值: roc_curve函数返回三个数组:fpr(假正类率)、tpr(真正类率)和thresholds(用于计算fpr和tpr的阈值)。你可以使用这些返回值来计算AUC值或绘制ROC曲线。例如...
利用Python的sklearn库中的roc_curve函数，可以方便地实现ROC曲线绘制。函数参数包括真实标签、预测得分、正类标签、样本权重和阈值去除选项。返回值包括阈值、FPR、TPR，通过绘制这些点可以生成ROC曲线，并使用auc函数计算AUC值。实例代码展示了如何使用sklearn库实现ROC曲线的绘制和AUC计算。通过引入numpy、sk...
在sklearn库中，roc_curve函数用于生成ROC曲线数据，需要输入数据和分类器的概率输出。它返回真阳性率、假阳性率和阈值。roc_auc_score函数则直接计算AUC值，需要输入分类器的概率输出和实际类别标签。实例中，我们通过Logistic回归模型和make_classification函数生成的数据，演示了如何计算并可视化ROC曲线和AUC...