from sklearn.metrics import roc_curve #匯入roc曲線函式
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test[:,
3], tree.predict_proba(test[:,
:3])
[:,1
], pos_label=1)
#test[:,3]測試集真實標記值
#tree.predict_proba(test[:,:3])[:,1]測試樣本**值為1的概率
plt.plot(fpr, tpr, linewidth=
2, label =
'roc of cart'
, color =
'green'
)#作出roc曲線
plt.xlabel(
'false positive rate'
)#座標軸標籤
plt.ylabel(
'true positive rate'
)#座標軸標籤
plt.ylim(0,
1.05
)#邊界範圍
plt.xlim(0,
1.05
)#邊界範圍
plt.legend(loc=4)
#圖例plt.show(
)#顯示作圖結果
python 繪製ROC曲線
簡述 機器學習很多是為測試樣本產生乙個 值，然後將這個 值與閾值進行對比，若大於閾值則分為正類，否則分為反類。這個 值的好壞，直接決定了學習器泛化能力。根據這個 值，我們可以對測試樣本進行排序，最可能 是正例的排在最前面，最不可能 是正例的排在最後面。這樣，分類過程就相當於在這個排序中以某個截斷點將...
繪製ROC曲線
roc曲線是什麼意思，書面表述為 roc 曲線 接收者操作特徵曲線 是一種顯示分類模型在所有分類閾值下的效果的圖表。好吧，這很不直觀。其實就是乙個二維曲線，橫軸是fpr，縱軸是tpr 至於tpr，fpr怎麼計算 然後tpr,fpr的定義為 tpr tp tp fn 也就是recall fpr fp ...
分類演算法如何繪製roc曲線 ROC曲線繪製方法
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...