使用sklearn绘制ROC曲线

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如何绘制多类分类器的准确率和召回率？

python、matplotlib、scikit-learn、roc、precision-recall

我正在使用scikit learn，我想要绘制精确度和召回率曲线。我使用的分类器是RandomForestClassifier。scikit学习文档中的所有资源都使用二进制分类。另外，我可以绘制多类的ROC曲线吗？此外，我只找到了多标签的支持向量机，它有一个RandomForest没有的decision_function

浏览 5提问于2019-05-11得票数 20

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用cross_validate的结果制作ROC曲线？

matplotlib、machine-learning、scikit-learn、roc

我正在运行5折交叉验证，随机森林如下：但是，我想在一个图上绘制5个输出的ROC曲线。该文档仅提供了一个在专门使用StratifiedKFo

浏览 2提问于2020-07-18得票数 1

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我试图绘制ROC曲线，以评估乳腺癌数据集隔离森林的准确性。从混淆矩阵中计算出真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)。但是，我不明白TPR和FPR是如何以矩阵的形式出现的，而不是单整数值。而ROC曲线似乎只适用于矩阵形式的FPR和TPR (我还试图手工编写计算FPR和TPR的代码)。不管怎样，我的ROC曲线是一条直线。为什么会这样呢？混淆矩阵： from sklearn.metrics import confu

浏览 1提问于2019-03-11得票数 4

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滑雪中的roc_curve :为什么它不能正确工作？

python、scikit-learn、roc、multiclass-classification、auc

我正在解决一项多类分类的任务，并希望利用学习中的roc曲线来估计结果。据我所知，如果我设置了一个正标签，它允许在这种情况下绘制曲线。我试着用正标号绘制一条roc曲线，得到了奇怪的结果:类的“正标签”越大，就越接近于roc曲线的左上角。然后，我用数组的二进制标记绘制了一条roc曲线。这两个情节是不同的！我想了解，为什么二元类的roc曲线和带有“正标

浏览 2提问于2019-07-11得票数 0

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使用"cross_val_predict“和"RepeatedStratifiedKFold”抛出错误

python、scikit-learn、cross-validation

我正在绘制ROC AUC曲线。import make_classificationfrom sklearn.model_selection', cv=cv, n_jobs=-1)print('Mean ROC AUC: %.3f' % mean(scores)) 但是，当我试图调用(用于绘制</e

浏览 2提问于2021-03-09得票数 0

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python、scikit-learn、roc

我试着用sklearn创建ROC曲线，下面是我的代码 from sklearn.metrics import roc_curve fpr_keras, tpr_keras, thresholds_keras= roc_curve(validation_generator.classes, y_pred_label_indices) 当我打印时打印(Fpr_keras)： [0. 0.48 0.5689.9999881e-01 9.9999833e-01 9.9999821e-0

浏览 58提问于2020-05-01得票数 0

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如何从真类和预测类绘制多类Roc曲线

python、python-3.x、keras、scikit-learn、roc

我想为我的问题绘制ROC曲线，它有4个类。经过训练和预测，我创建了真实的和预测的类列表。这是我的名单。

浏览 8提问于2020-09-20得票数 0

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如何绘制ROC曲线的平均值？

python、matplotlib、plot、scikit-learn、roc

对于基于PCA的分类，我编写了自己的代码来生成ROC曲线.我有两个列表pcafprs和pcatprs，每个列表有15个子列表，每个子列表表示假阳性率和真正比，都需要绘制ROC曲线。对于每个测试集，我可以迭代FPR和TPR列表，并绘制ROC曲线。代码看起来可能如下：对于3种模型中的每一种，我希望能够在一个图中绘制出15个测试集的所有15个ROC曲线的平均值。我不能简单地对包含TPRs和FPRs的数组

浏览 2提问于2018-07-20得票数 1

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如何通过改变pandas数据框中的参数来绘制ROC曲线

python、pandas、scikit-learn、python-3.6

我试图通过改变pandas数据框中的一个单元格中的变量，在一个图上绘制多条ROC曲线。因此，在特定行中，如果合计高于某个阈值，则它将被归类为发票。我想要在不同的总阈值上绘制不同的曲线。这是我到目前为止拥有的测量基本指标的代码，并尝试绘制ROC曲线，但到目前为止我还没有成功。import osfrom sklearn import datasets, metrics, model_se

浏览 2提问于2020-02-26得票数 0

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"ValueError: roc_curve() sklearn不支持多标签-指示格式“

python、machine-learning、scikit-learn、multilabel-classification

我试图从tpr(true positive rate)和fpr(false positive rate)获得roc_curve()，然后再绘制图表，看看我的模型如何处理多标签(500 label)不平衡的数据代码：from sklearn.multioutput import ClassifierChain, 0. ]]) from sklearn.metrics import roc</

浏览 7提问于2020-12-10得票数 1

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Python，ROC曲线

python、scikit-learn、roc

我使用的是来自sklearn.metrics的roc_curve。我看到了这个错误：X, Y, thresholds = sklearn.metrics.roc_curve(true_labels, prediction_scores, pos_label=1) 我看到了这个错误

浏览 24提问于2019-08-21得票数 1

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sklearn.roc_auc_score()和sklearn.plot_roc_curve()之间的区别

python、machine-learning、scikit-learn、roc、auc

用roc_auc_score()计算ROC曲线下面积，用sklearn的plot_roc_curve()函数绘制ROC曲线。在第二个函数中，还计算了AUC，并在图中显示。sklearn.metrics import plot_roc_curvefrom sklearn.model

浏览 99提问于2020-12-11得票数 3

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Decision_function用于XGBoost的SKLearn包装器

machine-learning、scikit-learn、xgboost

对于model.predict_proba(X)[:,0]，我得到的结果与SKLearn中的普通Grad决策树分类器的model.decision_function(X)不同，所以我知道这是不一样的。绘制ROC曲线等，如何利用XGBoost包装器获得SKLearn分类器的决策函数？为什么predict_proba和分数不同？

浏览 0提问于2018-04-11得票数 0

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sklearn.metrics中的AUC分数是多少？

python、scikit-learn、auc

在中讨论了AUC值，但这不同于常规的roc_auc_score。我没有看到对它的描述，它是什么，它是用来做什么的？

浏览 57提问于2016-07-31得票数 2

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sklearn :无法导入名称plot_roc_curve

python、machine-learning、scikit-learn、roc

我试图绘制一个接收者操作特性(ROC)曲线与交叉验证，遵循提供的sklearn的文档。但是，下面的导入在python2和python3中都给出了一个python3。from sklearn.metrics import plot_roc_curveTraceback (most recent call last):ImportError: cannot imp

浏览 36提问于2020-02-20得票数 6

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R: xgboost图roc曲线

r、plot、machine-learning

绘制roc曲线：<data cleaning/scrubbing>.....rf.perf = performance(rf.predictionlogistic reg...如果

浏览 2提问于2015-11-04得票数 4

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在sklearn中使用数据集

python、numpy、scipy、scikit-learn

117.172163712053,106.980243932766,0.922048681541592,0.922048681541592,0.922048681541592,58.5383367139972,2.03983772819472,9.23210953346856,1.58401622717997,0.84178498985806,1.0387626774848,0.921703853955354,124.73630831643,84.1570182555755,10.7648600405665im

浏览 1提问于2014-02-05得票数 0

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在Python中创建阈值编码的ROC图

python、r、matplotlib、scikit-learn、roc

R的提供了ROC曲线绘制的选项，它将沿着曲线对阈值进行颜色编码和标记：对于Python，我能得到的最接近的结果是plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve', colo

浏览 4提问于2014-03-20得票数 12

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如何在python中对RandomForest进行二进制化以绘制ROC？

python-3.x、scikit-learn、random-forest、roc

我正在使用RandomForest。我想绘制一条ROC曲线，所以我在scikit 中检查了这个示例。谢谢来创建假数据。因此有20个特征和21个类(每个类3个样本)。

浏览 0提问于2017-05-29得票数 2

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ValueError:在ROC曲线计算中，分类指标不能处理多类和多标记指标的混合。

python、machine-learning、scikit-learn、classification

我想画一条多类分类的roc曲线。)# training a DescisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import confusion_matrix '''fpr和tpr的列表来绘制曲线</e

浏览 8提问于2022-08-18得票数 0

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