sklearn 绘制roc曲线
...
原文：python 使用sklearn绘制roc曲线选取合适的分类阈值
https: zhuanlan.zhihu.com p 比如, 我已经初步训练好了一个模型,现在我想用这个模型从海量的无标记数据集挖掘出某一类数据A,并且想要尽量不包含其他所有类B 但我挖掘出的结果必然包含错误的,我拿出的A越多,同时附带的分类错数据B也就越多, 一般,拿出的A占总体比例越大,拿出的B类也会占总体比例越大,这个比例的变化一般是单调非线性的,且根据实际情况,我们可接受的比例也不同 简 ...
2020-04-22 15:28 0 2638 推荐指数：
相关推荐
sklearn 绘制roc曲线
的分类好坏。 本文视图使用Python中的Matplotlib模块来进行简单的ROC曲线的画 ...
ROC曲线的绘制，python实现
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） Summary features：['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm ...
【sklearn】性能度量指标之ROC曲线（二分类）
原创博文，转载请注明出处！ 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中，positive和negtive同样重要时，适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标 ...
ROC与AUC曲线绘制
由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集： 假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为： (1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 ...
ROC曲线的绘制
假设现在有一个二分类问题，先引入两个概念： 真正例率（TPR）：正例中预测为正例的比例 假正例率（FPR）：反例中预测为正例的比例 再假设样本数为6，现在有一个分类器1，它对样本的分类结果如下表（按预测值从大到小排序） ROC曲线的横轴为假正例率，纵轴为真正 ...
ROC曲线绘制
ROC 曲线绘制 个人的浅显理解：1.ROC曲线必须是针对连续值输入的，通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线，故通常应用于Saliency算法评价中，因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割，从而得到ROC曲线； 2.对于图像分割算法的评价不适合 ...
多分类-- ROC曲线
本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算，并以鸢尾花数据为例，简单用python进行一下说明。如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解，可以先参考下这篇文章：http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details ...