可以通过使用sklearn库中的roc_curve来获取不同阈值下的TPR、FPR和阈值。 代码示例 下面是一个使用sklearn和matplotlib库生成ROC曲线并找到最佳阈值的代码示例。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportroc_curvefromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttra...
从曲线结果可以看出,与默认阈值0相比,我们可以得到更高的召回率,而FPR只增加了少许,最接近左上角的点可能会比默认选择更好(工作点),同样需要注意的是:不要在测试集上选择阈值,而是应该在单独的验证集上选择阈值。 随机森林和SVM的ROC曲线对比,具体代码如下: from sklearn.metrics import roc_curve fpr_rf, tpr...
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...
ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标、(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线...
在实际项目中，意图的类别经常会随着需求的变动发生改变，比如在车载场景中新增了【设置日程】的意图。为...
ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标、(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线...