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...
tpr[i],color=colors[i],lw=2,label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'''.format(i,roc_auc[i]))plt.plot([0,1],[0,1],color='black',lw=2,linestyle='--')plt.xlim([0.0,1.0])plt.ylim([0.0,1.05])plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate...
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 import svm, datasets 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 = da...
```python 将类别标签二值化 y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2])n_classes = y_test_bin.shape[1] 计算所有类别的FPR, TPR, thresholds fpr = dict()tpr = dict()rocauc = dict()for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], = roc_curve(y_test_bin[:, 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 # 加载数据 iris = datasets.load_iris() ...
python sklearn 也可以绘制多分类 roc, 具体见Multiclass Receiver Operating Characteristic (ROC) - scikit-learn. 其他 ROC 与 PR-Curve 的比较6 样本比例变化时的 ROC 曲线性能变化情况 这里就要讨论到 roc 至于其他指标的一个优势了,他不受正负样本比例的影响,可以在比例极其不均的样本上得到优秀的表达效果。
from sklearn.metricsimportroc_curve,auc from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.preprocessingimportlabel_binarize from sklearn.multiclassimportOneVsRestClassifier from scipyimportinterp 第二步导入所需要数据,本文所使用的是最常见的iris数据,预测输出变量是种类species,包含三种种类。
例子:使用Python绘制多分类的ROC曲线 下面是一个使用Python绘制多分类的ROC曲线的例子: # 导入所需的库 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.metricsimportroc_curve, auc fromsklearn.preprocessingimportlabel_binarize fromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifier fromsklearn.svmimportSVC from...
以此类推,绘制出整个模型的ROC曲线,计算得到ROC的曲线下面积,得到AUC值。 AUC ROC score and curve in multiclass classification problems :: InBlog 在Python中,只是用一行命令,就能得到结果: https://www.youtube.com/watch?v=ZlGz9Nl5irs&ab_channel=ManifoldAILearning...