ROC曲线原理和代码演示

ROC

  

2019-09-27 21:48:37

原理 ROC 全称是"受试者工作特征" (Receiver Operating Characteristic) 曲线。 我们根据学习器的预测结果对样例进行排序,按此顺序逐个把样本作为正例进行预测,每次计算出两个重要量的值,分别以它们为横、纵坐标作图'就得到了 "ROC 曲线"。 ROC 曲线的纵轴是"真正例率" (True Positiv...

一、误分类矩阵 1.1 医学图像识别二分类问题 二、ROC曲线和AUC值 2.1 ROC曲线分析 2.2 AUC判断分类器(预测模型) 三、sklearn计算ROC 一、误分类矩阵 1.1 医学图像识别二分类问题 几个主要参数指标如下: 真阳性率(True Positive Rate,TPR),灵敏度(Sensitivity),召回率(Recall): TPR=TPTP+FNTPR=TPTP+FN...

实验室规定,不能调库,但是我还是调了一个求Auc的库函数。 这是调用的几个库,配置在我的另一个博客https://blog.csdn.net/folk_/article/details/80028997 画Roc曲线需要用到的参数介绍,在我的另一篇博客里https://blog.csdn.net/folk_/article/details/80280059 这是画Roc曲线,将阈值划分成了100份...

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...

AUC和ROC

roc  auc

  

2019-08-20 14:15:43

AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好,而作为一个数值,对应AUC更大的分类器效果更好。 这句话有些绕,我尝试解释一下:首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本...

神经网络的ROC曲线绘制代码

ROC  python

  

2020-05-15 07:00:18

ROC曲线的横轴为假正例率(FPR), 纵轴为真正例率(TPR),其曲线下面的面积为AUC 绘制ROC曲线的关键是弄懂ROC曲线的含义,然后改变分类概率的阈值。 代码说明:     predict是用tensorflow写的神经网络计算出来的分类概率,     j是从0%~100%的分类概率阈值(默认的二分类概率阈值是50%),     ...

AUC ROC简介 AUC是Area Under Curve的简写,这里的Curve其实是指ROC曲线。 AUC:一个正例,一个负例,预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。 所以根据定义:我们最直观的有两种计算AUC的方法: 1:绘制ROC曲线,ROC曲线下面的面积就是AUC的值; 2:假设总共有(m+n)个样本,其中正样本m个,负样本n个,总共有mn个样本对,计数,正样本预测为正样本...

使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线,这里简单实现以下。 主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据(如果不是很懂可以先看看这里的基础):     tpr(Ture Positive Rate):真阳率                      &...

模型评估与选择

周志华  模型评估  ROC

  

2019-08-17 21:54:06

2.1 经验误差与过拟合 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.5 偏差与方差 2.1 经验误差与过拟合 错误率(error rate):分类错误的样本占总样本的比率 精度(accuracy):分类正确的样本占总样本的比率 误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差距(指误差期望) 训练误差(training error)或经验误差(empirical error):学习器...

AUC计算方法总结

python  auc  ROC

  

2019-09-30 18:25:57

1、AUC是什么 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础,毫无疑问也是理解AUC的基础。这里用一个经典图来解释混淆矩阵是什么。 显然,混淆矩阵包含四部分的信息: True negative(TN),称为真阴率,表明实际是负样本预测成负样本的样本数 False positive(FP),称为假阳率,表明实际是负样本预测成正样本的样本数 False negat...

转自:sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix) accuracy_score 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 形式: no...

ROC曲线及AUC计算(MATLAB)

MATLAB  ROC  AUC

  

2019-10-29 17:25:41

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 1.根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 2.计算算法的决策函数值deci 3.根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序rocyrocy 4.根据rocy分别对正负类样本进行累积分布stackxstackx,stackystacky 5.根据stackxstackx,stackystacky计算RU...

ROC曲线和AUC

ROC  模型平均  AUC

  

2020-03-22 01:29:16

ROC全称Receiver Operating Curve,最早应用于二战时的雷达探测,以评价信号侦测模型的优劣。在机器学习领域,ROC曲线同样用于模型效果的评价。 ROC曲线样例如下图所示,其横坐标为假正率(FPR),纵坐标为真正率(TPR),曲线上的点对应不同阈值下的模型(FPR,TPR)。 ROC理解的难点就在于阈值的变化,能够造成FPR和TPR的变化,从而形成曲线。 当判断正负样本的阈值为...

ROC曲线报错bad input shape

机器学习  模型  ROC

  

2020-04-20 20:29:13

ROC曲线报错 在使用分类器对二分类问题数据训练后,想要画ROC曲线,但出现如下报错 error: bad input shape (,2) 这是因为 会生成n列(n = classes, 此例中n=2)值, 而roc_curve中的y_pred参数只能是一列。 此时可输出看看每个sample在不同类的概率。 对于二分类,正确的画ROC曲线的方式如下: output如下:...

ROC介绍及AUC计算方法

机器学习  ROC  AUC

  

2020-05-23 11:15:24

近段时间看了下有关ROC和AUC的相关知识,在这里总结一下,有任何不对的地方,欢迎大家指正。 基础知识 针对一个二分类问题,每个测试样本都会有一个真实分类和预测分类,因此可以得到四种结果: 真阳性(true positive):真实值为正,预测值也为正; 假阳性(false positive):真实值为正,预测值为负; 真阴性(true negative):真实值为负,预测值为正; 假阴性(fal...