curve函式 roc ROC曲線繪製方法

2021-10-13 23:15:49 字數 2148 閱讀 8303

roc(receiver operating characteristic)曲線即受試者工作特徵曲線。roc曲線與座標軸圍成的面積被稱為auc(area under curve),這兩個指標和敏感性、特異性和準確性一起,是評估演算法模型效能常用的指標。

在進一步介紹roc曲線如何繪製之前,先引入幾個概念。tp(true positives),tn(true negatives),fp(false positives),fn(false negatives) 分別為陽性樣本正確分類數量、陰性樣本正確分類數量、陽性樣本錯誤分類數量以及陰性樣本錯誤分類數量。

陽性樣本正確分類數量佔陽性樣本總數的比例tpr(即敏感性,sensitivity),陰性樣本正確分類的數量佔陰性樣本總數的比例fpr(即1-特異性,1-specificity)計算如下:

(陽性樣本被判斷為陽性/陽性樣本總數)

(陰性樣本被判斷為陽性/陰性樣本總數)

roc曲線橫座標為fpr,縱座標為tpr。roc曲線直觀上反映了模型在選擇不同閾值的時候敏感性與1-特異性的趨勢走向。

繪製roc曲線需要得到輸出結果的概率。對於普通數值型輸入,模型測試時在輸出部分增加softmax函式,然後取陽性概率值。

gt = torch.floattensor()

pd = torch.floattensor()

output_sfmx = torch.softmax(logits, dim=1)[:,1] # 取輸出結果的概率,並取第二列

pd = torch.cat((pd, output_sfmx.data.cpu()),0) # 目標值

gt = torch.cat((gt, label.float().cpu()),0)

roc_data =

df = pd.dataframe(roc_data) # 把輸出的概率和目標組合稱dataframe形式,然後儲存,用於下一步繪製roc去曲線

df.to_csv('.resultsroc_data_bce_%d.csv' % k)

得到目標值和輸出概率之後,借助於sklearn.metrics中的roc_curve和auc方法進行繪圖和計算。

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

import os

plt.style.use('classic')

path = r'c:usersphantomdesktoproc_datatable1'

files = os.listdir(path)

fprs =

tprs =

aucs=

for i,file in enumerate(files):

pf = os.path.join(path,file)

df = pd.read_csv(pf)

pred = df.iloc[:, 1].tolist()

target = df.iloc[:, 2].tolist()

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(target,pred) #計算fpr和tpr,用於下一步繪圖和auc計算

plt.plot(fprs[0],tprs[0], lw=1.5, label="w-y, auc=%.3f)"%aucs[0])

plt.plot(fprs[1],tprs[1], lw=1.5, label="y-y, auc=%.3f)"%aucs[1] )

plt.plot(fprs[2],tprs[2], lw=1.5, label="w-w, auc=%.3f)"%aucs[2] )

plt.xlabel("fpr",fontsize=15)

plt.ylabel("tpr",fontsize=15)

plt.title("roc")

plt.legend(loc="lower right")

plt.show()

最後結果:

參考:[1]

[2]

curve函式 roc R語言畫ROC曲線總結

在本文中,我描述了如何在cran中搜尋用於繪製roc曲線的包,並重點介紹了六個有用的包。儘管我從一些我想談論的軟體包開始就有了一些想法,例如rocr和proc 我在過去發現它們很有用 但我還是決定使用 相對較新的軟體包pkgsearch來搜尋cran並檢視其中的內容。該package search ...

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