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  • python绘制二分类roc曲线
    2022-08-05 15:13:30

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    roc曲线详解:

    首先看一下需要的数据:

    完整的代码:


    roc曲线详解:

    受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。为了了解ROC曲线的意义,我们首先得了解一些变量。以下定义引自维基百科
    最近在做一些分类的任务,评价中的ROC曲线在很多地方都会用得到,特别在论文中。在此记录一下在做ROC曲线的过程中遇到的一些坑。
     

    首先看一下需要的数据:

    第一列是真实值 第二列是分数 第三列是预测值
    0 0.9777694940567017 0
    0 0.4195287823677063 1
    0 0.6916269063949585 0
    1 0.6496472954750061 1
    1 0.13310739398002625 0
    1 0.5438785552978516 0
    0 0.9020959734916687 0
    0 0.9027289748191833 0
    0 0.9631645083427429 0
    1 0.5531736612319946 1
    1 0.5298251509666443 1
    0 0.8946734070777893 0
    0 1.011642336845398 0
    0 0.22767378389835358 1
    1 0.6624225974082947 1
    1 0.6401157975196838 1
    1 0.23411975800991058 1
    0 0.6916269063949585 0
    1 0.892021119594574 0
    0 0.5835625529289246 0

    完整的代码:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.preprocessing import label_binarize
    from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report
    from sklearn.metrics import roc_curve, auc
    from sklearn.metrics import cohen_kappa_score, accuracy_score
    # y1=[0,1,0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0]
    
    with open("batch_16_epoch_2.txt","r",encoding="utf-8") as f:
    
            y_true, y_sore,y_pre=[],[],[]
            f=f.readlines()
            data=[i.split("\n")[0].split(" ") for i in f ]
            print("# 第一列是真实值 第二列是分数 第三列是预测值",data)
            for line in data:
                y_true.append(int(line[0]))
                y_sore.append(float(line[1]))
                y_pre.append(int(line[2]))
    from sklearn.metrics import roc_curve, auc
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true,y_pre)
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    plt.title('Receiver Operating Characteristic')
    plt.plot(fpr, tpr, '#9400D3',label=u'AUC = %0.3f'% roc_auc)
    
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
    plt.xlim([-0.1,1.1])
    plt.ylim([-0.1,1.1])
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.grid(linestyle='-.')
    plt.grid(True)
    plt.show()
    print(roc_auc)
    
    

     

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  • 主要介绍了python实现二分类和多分类的ROC曲线教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • python 针对二分类问题画roc曲线

    代码详解:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.preprocessing import label_binarize
    from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report
    from sklearn.metrics import roc_curve, auc
    from sklearn.metrics import cohen_kappa_score, accuracy_score
    
    with open("batch_16_epoch_2.txt","r",encoding="utf-8") as f:
            y_true, y_sore,y_pre=[],[],[]
            f=f.readlines()
            data=[i.split("\n")[0].split(" ") for i in f ]
            print("# 第一列是真实值 第二列是分数 第三列是预测值",data)
            for line in data:
                y_true.append(int(line[0]))
                y_sore.append(float(line[1]))
                y_pre.append(int(line[2]))
    from sklearn.metrics import roc_curve, auc
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true,y_pre)# 真实值 预测值 
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    plt.title('Receiver Operating Characteristic')
    plt.plot(fpr, tpr, '#9400D3',label=u'AUC = %0.3f'% roc_auc)
    
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
    plt.xlim([-0.1,1.1])
    plt.ylim([-0.1,1.1])
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.grid(linestyle='-.')
    plt.grid(True)
    plt.show()
    print(roc_auc)
    
    

    所使用的数据:

    1 0.43634527921676636 1
    1 0.8586912155151367 1
    1 0.39847224950790405 1
    1 0.1412433385848999 1
    1 0.453352153301239 1
    1 0.6561286449432373 1
    0 0.3917325735092163 1
    0 2.0273900032043457 0
    1 0.5848201513290405 1
    0 2.0273900032043457 0
    1 0.5932345390319824 1
    0 0.294411301612854 1
    0 0.5773183107376099 1
    1 0.5430892109870911 1
    1 0.7108154296875 1
    1 0.09494812786579132 1
    1 0.47612446546554565 1
    0 0.40635037422180176 1
    1 1.1501526832580566 1
    1 1.444924235343933 1
    1 0.38344329595565796 1
    0 2.0273900032043457 0
    0 0.13804276287555695 0
    1 0.6540321111679077 1
    1 0.14609406888484955 0
    1 0.6681041717529297 1
    1 1.1515244245529175 1
    1 0.30074650049209595 1
    1 1.4383286237716675 1
    0 0.7027207612991333 1
    0 0.030655402690172195 1
    1 1.0661168098449707 1
    1 1.488912582397461 1
    1 1.5660024881362915 1
    1 1.4108396768569946 1
    0 0.4327501058578491 1
    0 1.6029647588729858 1
    1 0.6263653039932251 1
    1 0.3914671540260315 1
    0 0.3888956904411316 1
    1 0.63265460729599 1
    0 0.49486684799194336 1
    1 0.7917946577072144 1
    1 1.1501526832580566 1
    1 0.2718577980995178 1
    1 0.3593907356262207 1
    1 0.4288383722305298 1
    1 1.5701837539672852 1
    1 0.38923269510269165 1
    0 0.38777071237564087 1
    1 0.3931404948234558 1
    1 0.3496888279914856 1
    0 0.5347107648849487 1
    1 0.8520243167877197 1
    1 1.4646883010864258 1
    1 0.46793079376220703 1
    0 0.9723107814788818 1
    1 1.4907466173171997 1
    1 0.3225148916244507 1
    0 0.3948279023170471 1
    1 0.38133692741394043 1
    1 1.0636588335037231 1
    1 0.2226351648569107 1
    0 0.7833895683288574 1
    1 0.4394013285636902 1
    0 0.3722434639930725 1
    1 0.3940393328666687 1
    1 0.6790505647659302 1
    1 1.5487992763519287 1
    0 0.4500522017478943 1
    1 0.42866051197052 1
    1 0.38969749212265015 1
    1 0.6231485605239868 0
    1 0.5015305876731873 1
    1 0.5172305107116699 1
    1 0.5742232799530029 0
    1 0.38778531551361084 1
    1 1.5398317575454712 1
    1 0.3136991560459137 1
    1 0.45737093687057495 1
    1 0.452240526676178 1
    0 0.4057033061981201 1
    0 0.34661731123924255 0
    1 0.4986381530761719 1
    1 0.6134532690048218 1
    1 0.4623498320579529 1
    1 0.5248073935508728 1
    1 0.15892711281776428 1
    1 1.4255726337432861 1
    1 0.9105162024497986 1
    0 0.13620708882808685 0
    1 0.47143030166625977 1
    1 0.466632604598999 1
    1 0.48047471046447754 1
    1 0.6549559831619263 1
    1 1.4607666730880737 1
    1 0.11319949477910995 0
    1 0.8882304430007935 1
    0 0.17422980070114136 1
    1 0.6129201650619507 1
    1 1.0693506002426147 1
    1 0.42974501848220825 1
    1 0.5690168738365173 1
    1 0.599861741065979 1
    0 0.1508873701095581 1
    1 0.5788415670394897 1
    1 1.044488549232483 1
    1 1.466565728187561 1
    0 0.37451380491256714 1
    0 0.445925772190094 1
    1 1.4821547269821167 1
    0 0.9103236198425293 1
    1 0.5610849857330322 1
    1 0.646884024143219 1
    0 0.39948809146881104 1
    1 0.38133692741394043 1
    1 1.4839462041854858 1
    1 0.20502609014511108 1
    1 0.4067472815513611 1
    1 1.5443692207336426 1
    0 2.0273900032043457 0
    1 1.154863953590393 1
    0 0.2567283511161804 1
    1 1.1501526832580566 1
    1 1.1126707792282104 1
    1 1.059218406677246 1
    1 0.44406551122665405 1
    1 0.47437506914138794 1
    1 0.3555939197540283 1
    1 0.3685275912284851 1
    1 1.5119705200195312 1
    0 1.0691412687301636 1
    1 0.5977227687835693 1
    1 0.23996621370315552 1
    0 2.0273900032043457 0
    1 0.4062432050704956 1
    0 0.0377497561275959 0
    1 0.5439857244491577 1
    0 0.4301564693450928 0
    1 0.16895827651023865 1
    1 0.4288383722305298 1
    1 0.42086201906204224 1
    1 1.3529773950576782 1
    0 0.14928676187992096 1
    1 0.49031442403793335 1
    1 1.2094004154205322 1
    0 0.4288383722305298 1
    1 0.3751216530799866 1
    1 0.8148292899131775 1
    0 0.30097532272338867 1
    0 0.6460809111595154 1
    1 1.6055253744125366 1
    1 0.2539063096046448 1
    1 0.4109300374984741 1
    1 1.882000207901001 0
    1 0.09984473139047623 1
    1 0.5291245579719543 1
    1 0.2543572783470154 1
    1 1.4871543645858765 1
    1 1.1501526832580566 1
    1 1.114959478378296 1
    0 2.0273900032043457 0
    1 0.7048561573028564 1
    1 0.1641892045736313 0
    1 0.4344691038131714 1
    1 0.4357917308807373 1
    1 0.5157507658004761 1
    1 0.5715606212615967 1
    1 0.695965051651001 1
    1 0.7810284495353699 1
    1 0.47502923011779785 1
    0 1.0571378469467163 1
    1 1.5027488470077515 1
    1 0.11037121713161469 1
    1 1.4669545888900757 1
    1 1.4874690771102905 1
    1 0.3656919002532959 1
    0 2.0273900032043457 0
    0 0.45807838439941406 1
    1 0.5265090465545654 1
    1 1.4038162231445312 1
    1 0.6174020767211914 1
    1 0.44812071323394775 1
    1 0.34794241189956665 1
    1 0.3657253384590149 1
    1 0.1723751574754715 0
    1 0.6490193605422974 1
    1 1.4253790378570557 1
    1 0.38403403759002686 1
    1 0.4986381530761719 1
    0 2.0273900032043457 0
    1 0.4435335397720337 1
    1 0.45250922441482544 1
    1 1.1501526832580566 1
    1 0.990080714225769 1
    1 0.37996309995651245 1
    1 1.0807535648345947 1
    

     

    展开全文
  • ROC曲线绘制Python

    万次阅读 多人点赞 2021-12-08 15:54:30
    我看谁还不会用Python画出ROC曲线!!!

    首先以支持向量机模型为例

    先导入需要使用的包,我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线!

    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.metrics import roc_curve
    from sklearn.datasets import make_blobs
    from sklearn. model_selection import train_test_split
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    

    然后使用下面make_blobs函数,生成一个二分类的数据不平衡数据集;

    使用train_test_split函数划分训练集和测试集数据;

    训练SVC模型。

    X,y = make_blobs(n_samples=(4000,500), cluster_std=[7,2], random_state=0)
    
    X_train,X_test,y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=0)
    
    clf = SVC(gamma=0.05).fit(X_train, y_train)
    

    fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.decision_function(X_test))
    
    plt.plot(fpr,tpr,label='ROC')
    
    plt.xlabel('FPR')
    plt.ylabel('TPR')
    

    从上面的代码可以看到,我们使用roc_curve函数生成三个变量,分别是fpr,tpr, thresholds,也就是假正例率(FPR)真正例率(TPR)和阈值。

    而其中的fpr,tpr正是我们绘制ROC曲线的横纵坐标,于是我们以变量fpr为横坐标,tpr为纵坐标,绘制相应的ROC图像如下:

    值得注意的是上面的支持向量机模型使用的decision_function函数,是自己所特有的,而其他模型不能直接使用。

    比如说我们想要使用其他模型(例如决策树模型)的结果绘制ROC,直接套用上面的代码,会报错,会显示没有这个函数。

    以决策树模型为例,解决上述问题(适用于除向量机外的模型)

    导入决策树模型包以及训练模型的代码省略了,只需要手动改一改就行了,我们直接看绘图的代码!

    fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.predict_proba(X_test)[:,1])
    
    
    plt.plot(fpr,tpr,label='ROC')
    
    plt.xlabel('FPR')
    plt.ylabel('TPR')

    可以看到我们直接把只适用于支持向量机模型的函数decision_function更改成predict_proba(X_test)[:,1]就行了,让我们看看结果:

    可以看到哈,决策树模型在这个数据集上的泛化能力不如支持向量机哈!!!学废了吗。

    更好看的画法

    auc = roc_auc_score(y_test,clf.predict_proba(X_test)[:,1])
    # auc = roc_auc_score(y_test,clf.decision_function(X_test))
    fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.decision_function(X_test))
    plt.plot(fpr,tpr,color='darkorange',label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc)
    plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', 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')
    plt.title('Receiver operating characteristic example')
    plt.legend(loc="lower right")
    plt.savefig('suhan.jpg',dpi=800)
    plt.show()

     

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  • ROC曲线绘制(python+sklearn+多分类)

    千次阅读 热门讨论 2020-07-29 13:06:51
    ROC曲线绘制要点(仅记录)

    ROC曲线绘制要点(仅记录)

    1、ROC用于度量模型性能

    2、用于二分类问题,如若遇到多分类也以二分类的思想进行操作。

    3、二分类问题代码实现(至于实现,文档说的很清楚了:官方文档

    原理看懂就好,实现直接调用API即可

    提取数据(标签值和模型预测值)

    from sklearn.metrics import roc_curve, auc
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true,y_sore)
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    plt.title('Receiver Operating Characteristic')
    plt.plot(fpr, tpr, '#9400D3',label=u'AUC = %0.3f'% roc_auc)
    
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
    plt.xlim([-0.1,1.1])
    plt.ylim([-0.1,1.1])
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.grid(linestyle='-.')  
    plt.grid(True)
    plt.show()
    print(roc_auc)
    

    在这里插入图片描述

    4、多分类问题代码实现

    对于两个以上类的分类问题,
    这里就有ROC的宏观平均(macro-average)和微观平均(micro-average)的做法了(具体查阅机器学习)

    在这之前,我想肯定会有人想把每个类别的ROC的都绘制出来,实现起来,无非就是获得每个单类的标签值和模型预测值数据
    不过你怎么解释呢?有什么意义呢?其实这个问题我也想了很久,查阅了很多文献,也没有个所以然。

    PS:(如果有人知道,麻烦告知下,感激不尽~)
    多分类的ROC曲线画出来并不难,具体如下

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy import interp
    from sklearn.preprocessing import label_binarize
    from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report
    from sklearn.metrics import roc_curve, auc
    from sklearn.metrics import cohen_kappa_score, accuracy_score
    
    fpr0, tpr0, thresholds0 = roc_curve(y_true0,y_sore0)
    fpr1, tpr1, thresholds1 = roc_curve(y_true1,y_sore1)
    fpr2, tpr2, thresholds2 = roc_curve(y_true2,y_sore2)
    fpr3, tpr3, thresholds3 = roc_curve(y_true3,y_sore3)
    fpr4, tpr4, thresholds4 = roc_curve(y_true4,y_sore4)
    
    
    roc_auc0 = auc(fpr0, tpr0)
    roc_auc1 = auc(fpr1, tpr1)
    roc_auc2 = auc(fpr2, tpr2)
    roc_auc3 = auc(fpr3, tpr3)
    roc_auc4 = auc(fpr4, tpr4)
    
    plt.title('Receiver Operating Characteristic')
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 10.0) 
    plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'
    plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     
    # 设置标题大小
    plt.rcParams['font.size'] = '16'
    plt.plot(fpr0, tpr0, 'k-',color='k',linestyle='-.',linewidth=3,markerfacecolor='none',label=u'AA_AUC = %0.5f'% roc_auc0)
    plt.plot(fpr1, tpr1, 'k-',color='grey',linestyle='-.',linewidth=3,label=u'A_AUC = %0.5f'% roc_auc1)
    plt.plot(fpr2, tpr2, 'k-',color='r',linestyle='-.',linewidth=3,markerfacecolor='none',label=u'B_AUC = %0.5f'% roc_auc2)
    plt.plot(fpr3, tpr3, 'k-',color='red',linestyle='-.',linewidth=3,markerfacecolor='none',label=u'C_AUC = %0.5f'% roc_auc3)
    plt.plot(fpr4, tpr4, 'k-',color='y',linestyle='-.',linewidth=3,markerfacecolor='none',label=u'D_AUC = %0.5f'% roc_auc4)
    
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
    plt.xlim([-0.1,1.1])
    plt.ylim([-0.1,1.1])
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.grid(linestyle='-.')  
    plt.grid(True)
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述
    在上面的基础上,我们将标签二值化
    (如果你不使用二分类思想去画ROC曲线,大概率会出现报错:
    ValueError: multilabel-indicator format is not supported)

    y_test_all = label_binarize(true_labels_i, classes=[0,1,2,3,4])
    
    y_score_all=test_Y_i_hat
    fpr = dict()
    tpr = dict()
    roc_auc = dict()
    for i in range(len(classes)):
        fpr[i], tpr[i], thresholds = roc_curve(y_test_all[:, i],y_score_all[:, i])
        roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
    

    注意看,宏观平均(macro-average)和微观平均(micro-average)的处理方式
    (y_test_all(真实标签值)和y_score_all(与真实标签值维度匹配,如果十个类就对应十个值,↓行代表数据序号,列代表每个类别的预测值)
    在这里插入图片描述

    # micro-average ROC curve(方法一)
    fpr["micro"], tpr["micro"], thresholds = roc_curve(y_test_all.ravel(),y_score_all.ravel())
    roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"])
    
    # macro-average ROC curve 方法二)
    
    all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(len(classes))]))
    
    mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr)
    for i in range(len(classes)):
        mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i])
    # 求平均计算ROC包围的面积AUC
    mean_tpr /= len(classes)
    fpr["macro"] = all_fpr
    tpr["macro"] = mean_tpr
    roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"])
    
    #画图部分
    plt.figure()
    plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"],'k-',color='y',
             label='XXXX ROC curve micro-average(AUC = {0:0.4f})'
                   ''.format(roc_auc["micro"]),
              linestyle='-.', linewidth=3)
    
    plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"],'k-',color='k',
             label='XXXX ROC curve macro-average(AUC = {0:0.4f})'
                   ''.format(roc_auc["macro"]),
              linestyle='-.', linewidth=3)
    plt.plot([0,1],[0,1],'r--')
    plt.xlim([-0.1,1.1])
    plt.ylim([-0.1,1.1])
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.legend(loc="lower right")
    plt.grid(linestyle='-.')  
    plt.grid(True)
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述

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