from sklearn import metrics # 混淆矩阵 print("混淆矩阵四格表输出如下:") print(metrics.confusion_matrix(y_test, dt_pred, labels = [0, 1])) Accuracy = metrics._scorer.accuracy_score(y_test, dt_pred) Sensitivity = metrics._scorer.recall_score(y_test, dt_pred) Specificity = metrics._sco...
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns sns.heatmap(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred), annot=True, fmt='d') plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.show() #进行ROC曲线绘制...
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, predict,pos_label = 2)##指定正例标签,pos_label = ###在数之联的时候学到的,要制定正例 mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值,通过scipy包调用interp()函数 mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0 roc_auc = auc(fpr...
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC from sklearn import metrics from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 这是一个多分类问题,y_true是target,y_pred是模型预测结果,数据格式为numpy def cal(y_true, y_pred): # confusion matrix row me...
本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现。 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度。 根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况: ...
#! /usr/bin/env python# -*-coding: utf-8 -*-importsysimportmathimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotlib matplotlib.use('Agg')importmatplotlib.pyplotaspltdefopendata(file,dataset,softname):true_list=[]pred_list=[]ii=0soft_fu=['SIFT_score'...
from sklearn.metricsimportconfusion_matrixconfusion_matrix(y_true,y_pred)Out[137]:array([[1,0,0,...,0,0,0],[0,0,1,...,0,0,0],[0,1,0,...,0,0,1],...,[0,0,0,...,0,0,1],[0,0,0,...,0,0,0],[0,0,0,...,0,1,0]]) ...
混淆矩阵(也称误差矩阵,Confusion Matrix) ROC曲线 AUC面积 1.1 混淆矩阵 首先,介绍一下什么是混淆矩阵,混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法。 一句话解释版本: 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来。
ExampleGet your own Python Server import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, roc_auc_score, roc_curve n = 10000 ratio = .95 n_0 = int((1-ratio) * n) n_1 = int(ratio * n) y = np.array([0] * n_0 + [1] * n_1) # below are the ...
("confusion matrix: ") cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) print(cm) print("===") print("auc: ", roc_auc_score(y_true, y_pred_prob)) # auc用预测概率进行计算 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_prob) ks = max(tpr-fpr) print("ks: ", ks) #画roc曲线 de...