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  • 今天小编就为大家分享一篇解决ROC曲线画出来只有一个点的问题,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
  • 关于ROC曲线画出来只有一个点

    千次阅读 2018-04-22 20:46:18
    之前在做kaggle比赛时,有个比赛使用AUC来评比的,当时试着ROC曲线,结果出来的下图这样的图形。跟平时的ROC曲线差好远,就只有一个点。而别人家的都是很多转折的,为啥我的不一样。我的图如下:正常的图...


    之前在做kaggle比赛时,有个比赛使用AUC来评比的,当时试着画了ROC曲线,结果出来的下图这样的图形。跟平时的ROC曲线差好远,就只有一个点。而别人家的都是很多转折的,为啥我的不一样。

    我的图如下:

    正常的图(sklearn上面截取的):


    思考过后,发现原来:

    ROC曲线,一般适用于你的分类器输出一个“概率值”,即这个样本属于某个类的概率是多少。 如此的话,你就需要设定一个阈值, 大于这个阈值属于正类,小于这个阈值属于负类。   从而,对于这个阈值P0, 就会得到对应的TPR, FPR, 也就是ROC曲线上的一个点,你设置不同的阈值,就会得到不同的TPR, FPR, 从而构成ROC曲线。   通常来说 阈值降低,即进入正类的门槛变低, TPR会变大,但是FPR也会变大, 看他们谁变的快。

    之前画线的时候直接用了分类的预测值,而没有用上概率这玩意,被划分为正类的概率。修改下程序,求多一个概率就能画出正确的图形啦。

    如果你用GDBT算法的时候:

    gbc = GradientBoostingClassifier()
    gbc.fit(x_train, y_train)
    resu = gbc.predict(x_test)  #进行预测
    y_pred_gbc = gbc.predict_proba(x_test)[:,1]  ###这玩意就是预测概率的
    fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_pred_gbc)   ###画图的时候要用预测的概率,而不是你的预测的值
    plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % rocauc)#生成ROC曲线
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
    plt.xlim([0, 1])
    plt.ylim([0, 1])
    plt.ylabel('真正率')
    plt.xlabel('假正率')
    plt.show()
    




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  • ROC曲线,即接受者操作特性曲线是指在特定刺激条件下,以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P(y/N)为横坐标,以击中概率P(y/SN)为纵坐标,得的各点的连线。这是百度百科的解释,反正很拗口啦。 很多理论网上...

    ROC曲线,即接受者操作特性曲线是指在特定刺激条件下,以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P(y/N)为横坐标,以击中概率P(y/SN)为纵坐标,画得的各点的连线。这是百度百科的解释,反正很拗口啦。
    很多理论网上都很齐全了。今天就记录一下,用python3计算ROC曲线和AUC值的代码:

    #导入数据  
    def LoadData(pathname):
        data_name = xlrd.open_workbook(pathname);    # 打开文件,也可以用panda的csv_read函数,得到的结果类型是dataframe
        table = data_name.sheet_by_index(0);         # 索引获取工作表
        label= (np.array(table.col_values(0)))[1:];       # 获取第一列的内容为label,因为存在表头,所以用了切片[1:]
        predict = (np.array(table.col_values(1)))[1:];  # 获取第二列的内容为predict
        label= np.float64(label)
        predict = np.float64(predict)#由于表头数据是字符,因此后面数据都会是字符,要类型转换
        return label,predict;
        
    #ROC曲线画图函数
    def DrawROC(fpr,tpr,roc_auc,title='ROC curve'):
        plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.7, 0.7, 0.7));
        plt.plot(fpr, tpr, 'k--',label='ROC (area = %0.2f)' % roc_auc, lw=2);
        plt.xlim([0.00, 1.00]);
        plt.ylim([0.00, 1.00]);
        plt.xlabel('False Positive Rate', fontsize=13);
        plt.ylabel('True Positive Rate', fontsize=13);
        plt.title('%s'%title, fontsize=18);
        plt.legend(loc='lower right');
        plt.show();
        
    pathname = input('请输入文件路径:')         #文件路径输入
    label, predict = LoadData(pathname);    #文件装载
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(label, predict, pos_label = 1);      
    roc_auc = auc(fpr,tpr);              #auc计算
    DrawROC(fpr, tpr, roc_auc);   #ROC曲线绘图
    print('AUC的值',roc_auc);
    

    这是一次简单的尝试,有建议或者批评欢迎在评论区留言呀

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  • matlab画ROC曲线

    2017-08-31 14:49:34
    使用matlab画ROC曲线,% predict - 分类器对测试集的分类结果 % ground_truth - 测试集的正确标签,这里只考虑二分类,即0和1 % auc - 返回ROC曲线的曲线下的面积
  • ROC曲线学习总结

    万次阅读 多人点赞 2019-08-19 15:22:38
    文章目录ROC曲线学习总结1. ROC曲线(Receiver Operating Characteristic)的概念和绘制2. 利用ROC曲线评价模型性能——AUC(Area Under Curve)3. 利用ROC曲线选择最佳模型3.1 不同模型之间选择最优模型3.2 同一模型中...

    ROC曲线学习总结

    最近在学习机器学习基础知识部分的时候,看到了用于评估模型性能的ROC曲线,想起来之前上课的时候听老师提起过,当时没有认真去看,所以这次大体上了解了一下,来谈谈自己的看法,并做些总结。

    1. ROC曲线(Receiver Operating Characteristic)的概念和绘制

    ​ ROC的全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)曲线,首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用来侦测战场上的敌军载具(飞机、船舰),也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。此后被引入机器学习领域,用来评判分类、检测结果的好坏。因此,ROC曲线是非常重要和常见的统计分析方法。

    首先介绍一下在模型评估上的一些基本概念:

    真实情况预测结果含义统计量
    正例反例
    正例TP(将正例正确预测为正例)FN(将正例错误预测为负例)TP + FN 表示实际数据集中正样本的数量召回率Recall / 灵敏度Sensitivity / TPR = TP/(TP+FN), 漏诊率 = 1 - 灵敏度
    反例FP(将负例错误的预测为正例)TN(将负例正确的预测为负例)FP + TN 表示实际数据集中负样本的数量FPR = FP/(FP+TN), 特异度(Specificity) = 1 - FPR = TN/(FP+TN)
    加和含义TP + FP 表示预测的正类样本数FN + TN 表示预测的负类样本数TP + FN + FP + TN 表示样本总数
    统计量精确率Precision = TP/(TP+FP) 正确率Accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN), 错误率 = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN), F-measure = 2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)

    其中最重要的两个公式如下:

    T P R = T P T P + F N , F P R = F P F P + T N TPR = \frac{TP}{TP+FN} ,FPR = \frac{FP}{FP+TN} TPR=TP+FNTP,FPR=FP+TNFP

    在ROC曲线图中,每个点以对应的 F P R FPR FPR值为横坐标,以 T P R TPR TPR值为纵坐标

    ROC曲线的绘制步骤如下:

    1. 假设已经得出一系列样本被划分为正类的概率Score值,按照大小排序。
    2. 从高到低,依次将“Score”值作为阈值threshold,当测试样本属于正样本的概率大于或等于这个threshold时,我们认为它为正样本,否则为负样本。举例来说,对于某个样本,其“Score”值为0.6,那么“Score”值大于等于0.6的样本都被认为是正样本,而其他样本则都认为是负样本。
    3. 每次选取一个不同的threshold,得到一组FPR和TPR,以FPR值为横坐标和TPR值为纵坐标,即ROC曲线上的一点。
    4. 根据3中的每个坐标点,画图。

    ROC曲线绘制实例

    1、分析数据
    y_true = [0, 0, 1, 1];scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8];
    2、列表

    样本预测属于P的概率(score)真实类别
    y[0]0.1N
    y[1]0.4N
    y[2]0.35P
    y[3]0.8P

    3、将截断点依次取为score值,计算TPR和FPR。
    当截断点为0.1时:
    说明只要score>=0.1,它的预测类别就是正例。 因为4个样本的score都大于等于0.1,所以,所有样本的预测类别都为P。
    scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8];y_true = [0, 0, 1, 1];y_pred = [1, 1, 1, 1];
    正例与反例信息如下:

    正例反例
    正例TP=2FN=0
    反例FP=2TN=0

    由此可得:
    TPR = TP/(TP+FN) = 1; FPR = FP/(TN+FP) = 1;

    当截断点为0.35时:
    scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8];y_true = [0, 0, 1, 1];y_pred = [0, 1, 1, 1];
    正例与反例信息如下:

    正例反例
    正例TP=2FN=0
    反例FP=1TN=1

    由此可得:
    TPR = TP/(TP+FN) = 1; FPR = FP/(TN+FP) = 0.5;

    当截断点为0.4时:
    scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8];y_true = [0, 0, 1, 1];y_pred = [0, 1, 0, 1];
    正例与反例信息如下:

    正例反例
    正例TP=1FN=1
    反例FP=1TN=1

    由此可得:
    TPR = TP/(TP+FN) = 0.5; FPR = FP/(TN+FP) = 0.5;

    当截断点为0.8时:
    scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8];y_true = [0, 0, 1, 1];y_pred = [0, 0, 0, 1];

    正例与反例信息如下:

    正例反例
    正例TP=1FN=1
    反例FP=0TN=2

    由此可得:
    TPR = TP/(TP+FN) = 0.5; FPR = FP/(TN+FP) = 0;

    4、根据TPR、FPR值,以FPR为横轴,TPR为纵轴画图。

    2. 利用ROC曲线评价模型性能——AUC(Area Under Curve)

    ​ AUC表示ROC曲线下的面积,主要用于衡量模型的泛化性能,即分类效果的好坏。AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,表示正例排在负例前面的概率。一般在分类模型中,预测结果都是以概率的形式表现,如果要计算准确率,通常都会手动设置一个阈值来将对应的概率转化成类别,这个阈值也就很大程度上影响了模型准确率的计算。

    之所以采用AUC来评价,主要还是考虑到ROC曲线本身并不能直观的说明一个分类器性能的好坏,而AUC值作为一个数量值,具有可比较性,可以进行定量的比较。

    AUC值的计算方法

    • 将坐标点按照横坐标FPR排序 。
    • 计算第 i i i个坐标点和第 i + 1 i+1 i+1个坐标点的间距 d x dx dx
    • 获取第 i i i或者 i + 1 i+1 i+1个坐标点的纵坐标y。
    • 计算面积微元 d s = y d x ds=ydx ds=ydx
    • 对面积微元进行累加,得到AUC。

    AUC值对模型性能的判断标准

    1. AUC = 1,是完美分类器,采用这个预测模型时,存在至少一个阈值能得出完美预测。绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。
    2. 0.5 < AUC < 1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。
    3. AUC = 0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。
    4. AUC < 0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测。

    3. 利用ROC曲线选择最佳模型

    首先了解一下ROC曲线图上很重要的四个点:

    1. 第一个点 ( 0 , 1 ) (0,1) (0,1),即FPR=0, TPR=1,这意味着FN(False Negative)=0,并且FP(False Positive)=0。意味着这是一个完美的分类器,它将所有的样本都正确分类。
    2. 第二个点 ( 1 , 0 ) (1,0) (1,0),即FPR=1,TPR=0,意味着这是一个最糟糕的分类器,因为它成功避开了所有的正确答案。
    3. 第三个点 ( 0 , 0 ) (0,0) (0,0),即FPR=TPR=0,即FP(False Positive)=TP(True Positive)=0,可以发现该分类器预测所有的样本都为负样本(Negative)。
    4. 第四个点 ( 1 , 1 ) (1,1) (1,1),即FPR=TPR=1,分类器实际上预测所有的样本都为正样本。

    从上面给出的四个点可以发现,==ROC曲线图中,越靠近(0,1)的点对应的模型分类性能越好。==而且可以明确的一点是,ROC曲线图中的点对应的模型,它们的不同之处仅仅是在分类时选用的阈值(Threshold)不同,每个点所选用的阈值都对应某个样本被预测为正类的概率值。

    那么我们如何根据ROC曲线图定量的找到当前最优的分类模型呢?

    3.1 不同模型之间选择最优模型

    ​ 当然最直观的比较方式就是基于AUC值,不同的模型对应的ROC曲线中,AUC值大的模型性能自然相对较好。而当AUC值近似相等时,有两种情况:第一种是ROC曲线之间没有交点;第二种是ROC曲线之间存在交点。在两个模型AUC值相等时,并不代表两个模型的分类性能也相等。

    ROC曲线之间没有交点

    ​ 如下图所示,A,B,C三个模型对应的ROC曲线之间交点,且AUC值是不相等的,此时明显更靠近 ( 0 , 1 ) (0,1) (0,1)点的A模型的分类性能会更好。

    ROC曲线之间存在交点

    ​ 如下图所示,模型A、B对应的ROC曲线相交却AUC值相等,此时就需要具体问题具体分析:当需要高Sensitivity值时,A模型好过B;当需要高Specificity值时,B模型好过A。

    在这里插入图片描述

    3.2 同一模型中选择最优点对应的最优模型

    ​ 根据前面的内容,我们可以知道,在同一条ROC曲线上,越靠近 ( 0 , 1 ) (0,1) (0,1)的坐标点对应的模型性能越好,因为此时模型具有较高的真正率和较低的假正率。那么我们如何定量的从一条ROC曲线上找到这个最优的点呢?通常需要借助ISO精度线来找到这个最优的点

    ISO精度线(ISO Accuracy Lines)

    ​ ISO精度线实际上一类斜率确定而截距不确定的直线,设ISO精度线的方程为 y = a x + b y=ax+b y=ax+b,其中 a a a为直线的斜率, b b b为直线的截距。

    a = N E G P O S a = \frac{NEG}{POS} a=POSNEG

    ​ 其中, N E G NEG NEG为数据集中负样本的数目, P O S POS POS为数据集中正样本的数目

    ​ 如下图所示,当 a = 0.5 a=0.5 a=0.5时,图中的红线都可以作为ISO精度线

    在这里插入图片描述

    根据ISO精度线确定最优点

    ​ 因为ROC曲线上的点都是在同一模型下改变分类阈值得到的,所以在同一条ROC曲线上确定最优点的过程,其实就是确定最佳分类阈值的过程,这个阈值能够让模型在高真正率和低假正率之间取得最好的平衡,即模型的分类性能最好。

    根据ISO精度线确定最优点的步骤:

    1. 首先得到ISO精度线的斜率 a = N E G P O S a = \frac{NEG}{POS} a=POSNEG

    2. 初始化截距 b = 0 b=0 b=0,即此时的直线方程为 y = a x y=ax y=ax

    3. 逐渐增大截距,即把直线向左上角移动,直到直线与ROC曲线只有一个交点,则这个交点即为我们要找的最优点,这个最优点对应的分类阈值即为使得当前模型性能最优的分类阈值(本来刚开始考虑这个点应该是切点,不过后来想想应该不是,因为ROC图本身是不连续的,相邻节点间都是通过直线连接的)

    3.3 当测试集中的正负样本的分布变换的时候,ROC曲线能够保持不变

    ​ 之所以把ROC曲线的这个特性特意提出来讲,是因为我觉得这是ROC曲线和AUC这个评价标准最大的优势所在。其他的如正确率、精确率、召回率和F值都会受到样本分布的影响,即对于同一模型,采用这些指标进行性能评估的话,如果输入的样本中正负样本分布发生变化,则最终的正确率等参数也会变化,这种最终结果会被输入样本分布影响的特性,显然使得这些指标在评估某个样本性能时会对输入样本产生依赖,不能很客观的反应模型的性能(所以这也是为什么一个可信数据集非常重要的原因,因为数据集不仅影响对模型的训练,也会直接影响对模型性能的评估。基于这两点,我们就可以断言,对于同一个模型,更可信的数据集肯定能够取得更好的效果。)

    ​ 而对应于同一个模型,当其中的正负样本分布发生变化时,ROC曲线能够基本保持不变,这就保证至少在模型评估阶段,样本分布不会对这一过程产生太大的影响。

    ​ 那么如何理解这种不变性呢?网上找了很多博客都没有人解释过,我也只能简要的谈谈我的想法,日后如果看到了比较权威的解释再来补充吧。

    ​ 首先,ROC曲线每个点都是以某个阈值对应的TPR为纵坐标,以对应FPR为横坐标,所以不变性肯定是反映在样本分布改变时,ROC曲线图中的点随着阈值变化横纵坐标的变化保持一致。

    ​ 举个例子,当一个数据集中有 P P P个正样本和 N N N个负样本时,对应于某个阈值 T h r e s h o l d Threshold Threshold,其 T P R TPR TPR F P R FPR FPR计算公式如下:

    T P R = T P T P + F N , F P R = F P F P + T N TPR = \frac{TP}{TP+FN} ,FPR = \frac{FP}{FP+TN} TPR=TP+FNTP,FPR=FP+TNFP

    ​ 当我们将负样本的数目增加十倍,即此时数据集中有 P P P个正样本和 10 ∗ N 10*N 10N个负样本,根据上面的计算公式可知,在负样本数量增加十倍之后,

    1. T P R TPR TPR值的取值范围是不变,因为 T P + F N TP+FN TP+FN不变,同时 T P TP TP的取值为 [ 0 , P ] [0,P] [0,P]之间的整数,所以 T P R TPR TPR的离散取值区间在负样本增加的情况下是不变的。
    2. T P R TPR TPR值不变的条件下,此时对应的 T h r e s h o l d Threshold Threshold阈值基本不变(如果变化,则 T P R TPR TPR值不可能不变),其对应的 F P R FPR FPR值的取值范围也是不变的。根据样本独立同分布的假设,负样本数目改变,但负样本的预测概率分布是不变的,即当 T h r e s h o l d Threshold Threshold不变时, F P FP FP值和 F P + T N FP+TN FP+TN值应该是等比例变化的,此时 F P R FPR FPR值不变。

    综上,我们可以从感性认识上证明当样本的分布发生变化时,ROC曲线能够基本保持不变。

    接下来给出一个实例,对比ROC曲线和PR(Precision-Recall)曲线在样本分布变化时的不同。下图中,(a)和(b)分别为从初始测试集中得到的ROC曲线和PR曲线,©和(d)分别为负样本增加十倍之后得到的ROC曲线和PR曲线。由图中可知,当样本分布变化时,ROC曲线基本没有变化,而PR曲线则变化很大,这充分说明了ROC曲线在模型性能评估上的优势。

    在这里插入图片描述

    ROC曲线在多分类问题上的推广

    ​ 经典的ROC曲线适用于对二分类问题进行模型评估,通常将它推广到多分类问题的方式有两种:

    1. 对于每种类别,分别计算其将所有样本点的预测概率作为阈值所得到的 T P R TPR TPR F P R FPR FPR值(是这种类别为正,其他类别为负),最后将每个取定的阈值下,对应所有类别的 T P R TPR TPR值和 F P R FPR FPR值分别求平均,得到最终对应这个阈值的 T P R TPR TPR F P R FPR FPR
    2. 首先,对于一个测试样本:1)标签只由0和1组成,1的位置表明了它的类别(可对应二分类问题中的‘’正’’),0就表示其他类别(‘’负‘’);2)要是分类器对该测试样本分类正确,则该样本标签中1对应的位置在概率矩阵P中的值是大于0对应的位置的概率值的。

    ​ 上面的两个方法得到的ROC曲线是不同的,当然曲线下的面积AUC也是不一样的。 在python中,方法1和方法2分别对应sklearn.metrics.roc_auc_score函数中参数average值为’macro’和’micro’的情况。

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  • ROC曲线及其matlab实现ROC曲线的绘画

    千次阅读 2017-02-10 21:29:04
    ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是利用Classification模型真正率(True Positive Rate)和假正率(False Positive Rate)作为坐标轴,图形化表示分类方法的准确率的高低。 ROC图的一些概念...

    ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是利用Classification模型真正率(True Positive Rate)和假正率(False Positive Rate)作为坐标轴,图形化表示分类方法的准确率的高低。

    ROC图的一些概念定义: 
    真正(True Positive , TP)被模型预测为正的正样本 
    假负(False Negative , FN)被模型预测为负的正样本 
    假正(False Positive , FP)被模型预测为正的负样本 
    真负(True Negative , TN)被模型预测为负的负样本 

    真正率(TPR)
    TPR = TP /
    TP + FN 
    正样本预测结果数 / 正样本实际数 。在ROC曲线中,TPR作为Y轴

    假正率 FPR 
    FPR = FP /
    FP + TN 
    被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 。在ROC曲线中,FPR作为X轴

    关于ROC曲线的相关概念的解释,请参阅cowboy_wz的博客ROC曲线:http://blog.csdn.NET/chl033/article/details/4507544


    我在此主要做的事情是画出ROC曲线工程实现方面的一些解释。我们设计一个函数,此函数需要有一个模型预测值predict和数据标签值ground_truth作为输入参数。分为几步进行实现。


    (1)统计数据标签值ground_truth(及y)中分类为0和分类为1的数据数目:

    pos_num=sum(ground_truth==1);neg_num=sum(ground_truth);


    (2)对利用模型求出的预测值predict由低到高进行排序;对应数据原来所在位置进行索引记录,用于重新排序ground_truth.利用函数sort实现,sort详情请查看help文档:

    [pre,Index]=sort(predict); ground_truth=ground_truth(Index);


    (3)对ground_truth和predict遍历i=1:n,n是测试集数目。其目的是随着predict中概率的增加,随着增加判断正负样本的阈值;也就是说取遍历到的predict值为阈值,大于阈值的假设预测为正样本(阈值右边),小于阈值的假设预测为负样本(阈值左边)。

    所以同时我们可得到真正TP 和假正FP值:TP=sum(ground_truth(i:n)==1);FP=sum(ground_truth(i:n)==0);

    这时我们就可以求取TPR 和FPR了:TPR=TP/pos_num;  FPR=FP/neg_num;   把求取到的值保存起来(x(i),y(i)),因为这就是我们要在图上画的点。


    (4)返回曲线与坐标轴间的面积auc。我们的目的是测量数据的准确率,这个面积就是一个量度,auc越大,准确率越高。

    auc=auc+(y(i)+y(i-1))*(x(i-1)-x(i))/2;


    实现ROC曲线的代码如下:

    %  predict       - 分类器对测试集的分类结果
    %  ground_truth - 测试集的正确标签,这里只考虑二分类,即0和1
    %  auc            - 返回ROC曲线的曲线下的面积
    function auc = plot_roc( predict, ground_truth )
    %初始点为(1.0, 1.0)
    %计算出ground_truth中正样本的数目pos_num和负样本的数目neg_num

    pos_num = sum(ground_truth==1);
    neg_num = sum(ground_truth==0);

    m=size(ground_truth,1);
    [pre,Index]=sort(predict);
    ground_truth=ground_truth(Index);
    x=zeros(m+1,1);
    y=zeros(m+1,1);
    auc=0;
    x(1)=1;y(1)=1;


    for i=2:m
    TP=sum(ground_truth(i:m)==1);FP=sum(ground_truth(i:m)==0);
    x(i)=FP/neg_num;
    y(i)=TP/pos_num;
    auc=auc+(y(i)+y(i-1))*(x(i-1)-x(i))/2;
    end;


    x(m+1)=0;y(m+1)=0;
    auc=auc+y(m)*x(m)/2;
    plot(x,y);
    end

    具体实现结果:

    展开全文
  • 不是预测得到的类别) 根据阈值划分得到横(X: False Positive Rate )以及纵(Y: True Positive Rate )点 将坐标点连成曲线之后计算其曲线下面积,就是 AUC 的值 直接上python代码#! -*- coding=utf-8 -*-...
  • 画ROC曲线

    2018-12-27 22:19:53
    R软件:如何画ROC曲线 &gt; install.packages("pROC") 安装pROC包 &gt; install.packages("ggplot2")安装ggplot2包 library(pROC) #调用pROC包 library(ggplot2) #安装ggplot包 ...
  • 这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大...
  • 答案是可以利用roc曲线来确定比较好的划分阈值。 ROC曲线介绍 二分类过程,设定阈值,大于该分数为1,小于该分数为0,统计计算TP, FN, FP,TN等数据计算FPR,TPR p(positive): 标签1 n(negative): 标签0 t(true)...
  • 以下是使用scikit learn预测、做出决策边界并roc曲线的一个示例,以鸢尾花数据集为例。 1. 导入鸢尾花的数据import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimportwarningsfrom sklearn impo...
  • matlab画roc曲线

    2021-03-15 20:15:24
    有没有大佬可以用matlab画roc曲线,毕设需要,有偿</p>
  • python ROC 曲线

    千次阅读 2018-10-16 10:31:22
    python ROC 曲线的实现代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import auc ###计算roc和auc import pandas as pd base = "D:\\WFLW\\wflw_blur_128\\ROC\\"...
  • 如何画ROC曲线

    千次阅读 2019-05-17 20:26:56
    在机器学习和深度学习中往往使用ROC曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线)来表征系统的性能。最近初步学了一下如何plot,记录...从公式中可以看出要画ROC曲线需要知道TP、FN、FP和TN。TP...
  • ROC结果源数据:鸢尾花数据集(仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测)Summaryfeatures:['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']实例:[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]target...
  • 主要介绍了利用scikitlearn画ROC曲线实例,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
  • I want to draw ROC curves for each of my 46 classes. I have 300 test samples for which I've run my classifier to make a prediction.y_test is the true classes, and y_pred is what my classifier predicte...
  • roc曲线

    2019-10-14 14:01:56
    登录注册写文章首页下载APP机器学习基础(1)- ROC曲线理解蘑菇轰炸机关注赞赏支持机器学习基础(1)- ROC曲线理解22018.09.09 16:14:12字数 2776阅读 8325本文用于理解ROC曲线的定义,绘制过程及其应用实现。...
  • 给大家介绍了如何利用Python画ROC曲线,以及AUC值的计算,有需要的朋友们可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
  • 如何画ROC曲线

    万次阅读 多人点赞 2019-02-27 19:59:13
    假设我们现在要一个已经训练好的二分类模型A的ROC曲线。 如下是20个测试样本,第一列代表样本id,第二列代表他们的真实类别(p表示正样本,n表示负样本),最后一列代表训练好的模型A认为每个样本是正样本的概率...
  • ROC曲线

    2019-01-02 15:59:00
    按照上面的绘图过程(),可以得到学习器对应的ROC曲线点 A:y:[0,0,0.2,0.4,0.6,0.6,0.6,0.8,1,1,1] x:[0,0.2,0.2,0.2,0.2,0.4,0.6,0.6,0.6,0.8,1] 首先A[0]=反,然后(x,y)=(0,0);  然后A[1]=正,(x,y)=(0,0+1...
  • 使用PythonROC曲线后,如何在ROC曲线代码中增加95%CI? 计算AUC之后,大部文献都会给出95%CI,如何在代码中增加这一功能呢?希望有大神给出代码!!!! 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from ...
  • 但是ROC曲线绘制的原理是什么,或者说如何一步步ROC曲线,以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线呢?对于很多新手朋友来说,对上述问题并不十分清楚。笔者这里对上述问题进行详细阐述,以期大家对ROC曲线有更深入...
  • 如何画ROC曲线和FROC曲线

    万次阅读 热门讨论 2019-04-07 20:06:26
    画ROC曲线代码 具体去看https://www.jianshu.com/p/5df19746daf9。,里面的代码讲的详细 例子 # coding=UTF-8 from sklearn import metrics import matplotlib.pylab as plt #真实值 GTlist = [1.0, 1.0, 0.0, ...
  • python画ROC曲线

    2020-08-24 06:08:41
    import sklearn.metrics as metrics # 绘制ROC曲线 # 测试集,pre表示预测的概率,pre2表示阈值为0.5的分类结果(0或1),true表示真实结果 test = pd.DataFrame(result.predict(x_test),columns=['pre']) test['...
  • ROC曲线

    2017-12-11 16:10:30
    roc曲线

空空如也

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roc曲线怎么画