AUC是ROC曲线下的面积,它表示分类器的性能。AUC值越接近1,表示分类器的性能越好。 AUC的计算公式是: AUC = ∫ TPR(FPR) dFPR 其中,TPR(FPR)表示在给定的FPR下的TPR值。 这个公式告诉我们如何计算ROC曲线下的面积,也就是AUC值。 计算AUC值时,需要先找到TPR和FPR之间的关系,然后使用积分来计算AUC。 在实际应...
(3)画出最终的ROC曲线和计算AUC值 fromsklearn.metricsimportaucAUC=auc(TPRandFPR['FP'],TPRandFPR['TP'])plt.scatter(x=TPRandFPR['FP'],y=TPRandFPR['TP'],label='(FPR,TPR)',color='k')plt.plot(TPRandFPR['FP'],TPRandFPR['TP'],'k',label='AUC =%0.2f'%AUC)plt.legend(loc='lowe...
根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序rocyrocy 根据rocyrocy分别对正负类样本进行累积分布stackxstackx,stackystacky ...
roc1$predictor) $A [1] 0.6150068 $n.total [1] 113 $n.events [1] 41 $n.noevents ...
---计算auc SELECT (good_rank_sum- 0.5*tot_bad*(tot_bad+1)) / (tot_good*tot_bad...
4)即约登指数取得最大值的界值。 约登指数=敏感度+特异度-1 2. AUC用于评估试验的诊断价值 AUC(area under the ROC curve, AUC)即ROC曲线下面积,AUC越大越好,提示该试验的诊断价值越高。 1)AUC≈1.0:最理想的检查指标; 2)AUC在0.7-0.9之间:试验准确性高; 3)AUC=0.5:试验无诊断价值。 一般来说,AUC达...
auc.polygon.col=“skyblue”, print.thres=TRUE)#设置曲线下填充天蓝色 detach(sumExcel1.2018合4_列合并症)体脂率判断妊娠期糖尿病的ROC曲线如下图，其曲线下面积AUC最大值0.61，对应截断值 13.500kg，特异性0.402、敏感性0.793，说明体脂率高达13.5kg时判断妊娠期糖尿病发生的敏 感性为79.3%，特异性...
TextBlob是一个用于文本数据处理的Python库,主要用于自然语言处理任务。它并不直接提供计算ROC曲线和AUC值的函数,这些功能通常需要使用其他库来实现,例如scikit-learn。在s...
NLTK库本身并不提供计算ROC曲线和AUC值的功能,但可以使用其他库来实现这一功能,比如使用scikit-learn库来计算ROC曲线和AUC值。 下面是一个使用NLTK和scikit-learn库计算ROC曲线和AUC值的示例代码: from nltk.classify import SklearnClassifier from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_...