”python画出roc曲线 auc计算逻辑“ 的搜索结果

     参考博客：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC 一、准确率，精准率，召回率 1.TP、TN、FP、FN概念 P（Positive）：代表1 N（Negative）：代表0 T（True）：代表...

     以下是使用scikit learn预测、做出决策边界并画出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...

     AUC(Area under curve)是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积。另一种解释是：随机抽出一对样本(一个正样本，一个负样本)，然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的...

     ROC曲线是二维平面内的曲线，其横坐标为假阳性率（FPR），纵坐标为真阳性率（TPR）他们的计算方法如下： 上式中： P：真实的正样本的数量 N：真实的负样本的数量 TP：P个正样本中被分类器预测为...

     1.非均衡分类问题 在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等，即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件，还有在癌症检测中，宁愿...

     def roc(name): # 生成ROC曲线 plt.figure(dpi=150,figsize=(3,3)) plt.plot(fpr_test,tpr_test,'b:',label=f'测试集AUC={round(metrics.auc(fpr_test,tpr_test),4)}') plt.plot(fpr_train,tpr_train,'r-.',label...

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