代码示例 importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_curve y_test=np.array([1,1,0,1,1])y_score=np.array([0.1,0.3,0.35,0.6,0.8])fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_score)(fpr,tpr,thresholds)# (array([0., 0., 0., 1., 1.]),# array([0. , 0.25, 0.5 , 0.5 , 1. ]),...
官方网址:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics 首先认识单词:metrics: ['mɛtrɪks] : 度量‘指标 [kɝv] : 曲线 这个方法主要用来计算ROC曲线面积的; sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=Tru...
y_0=list(y_pre[:,1])#取第二列数据,因为第二列概率为趋于0时分类类别为0,概率趋于1时分类类别为1fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_0)#计算fpr,tpr,thresholdsauc=roc_auc_score(y_test,y_0)#计算auc#画曲线图plt.figure() plt.plot(fpr,tpr) plt.title('$ROC curve$') plt.show()#计...
roc_curve函数会根据真实标签和预测概率值计算出ROC曲线的参数。 绘制ROC曲线: 代码语言:txt 复制 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None, drop_intermediate=True) 参数解析(来源sklearn官网): y_true: array, shape = [n_samples] True binary labels in range {0, 1} or {-1, 1}. If labels are not binary, pos_label should be explicitly given. ...
sklearn.metrics.roc_curve()函数是用于计算二分类问题中的接收者操作特征曲线（ROC 曲线）以及对应的...
from sklearn.metrics import roc_auc_score,roc_curve,auc from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 4. 5. 6. 第二步:导入数据集 分割数据集 df = pd.read_csv(r'diabetes.csv') ...
AUC(Area Under the Curve)是ROC曲线下方的面积,取值在0.5～1之间。ROC曲线可以用于阈值选择和模型比较,在不平衡的数据集中经常使用。 -交叉熵损失: D_{KL}(p||q)=\sum p(x)log\frac{p(x)}{q(x)}=H(X)-\sum p(x)logq(x) =H(X)+交叉熵损失 ...
ROC曲线直观地展示了阈值从大到小变化时，TP和FP的变化情况，最理想点位于左上角。评价ROC曲线好坏的标准是曲线下面积AUC（Area Under ROC Curve），AUC值介于0到1之间，接近1表示分类器性能优秀。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...