如何获取ROC曲线中x轴(FPR)和y轴(TPR)的值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习入门 10-7 ROC曲线

▲threshold值越小，FPR和TPR值越大换句话说，FPR和TPR两个指标呈现相一致的关系，随着FPR值的升高，TPR的值也会随着升高，FPR的值降低相对应的TPR的值也会随着降低。...有了这些准备，接下来就可以绘制ROC曲线了。ROC曲线其实就是x轴取FPR的值，而y轴取TPR的值。...通过上面ROC曲线很明显的可以看到：随着FPR值的逐渐升高（x轴表示FPR），相应的TPR的值也逐渐的升高（y轴表示TPR）。...b 使用Sklearn绘制ROC曲线接下来看看如何通过sklearn绘制ROC曲线，绘制ROC曲线的roc_curve函数在sklearn的metrics模块中。...这是因为ROC曲线FPR越小的时候（x轴），换句话说FP这样的错误越少的时候（FP表示算法预测样本为"类别1"但是预测错误的样本数），相对应的y值就越大（y值表示的是TPR，也就是TPR越大），ROC曲线整体会被抬高

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一步一步理解机器学习的ROC曲线

你好，我是zhenguo ROC曲线是评估机器学习模型分类能力最常用的一条曲线，那么你知道： ROC曲线x，y轴各代表什么含义？ ROC曲线上的一个点代表什么含义？...x轴是FPR，y轴是TPR，如下图所示：其中： x轴的FPR，即假阳率：想象为：在所有的恶性肿瘤中，被预测成良性的比例，显然我们希望这个比例越小越好。...y轴的TPR就是Recall值，即真阳率：想象为：在所有良性肿瘤中，被预测为良性的比例，显然我们希望这个比例越大越好。...ROC曲线上的点到底代表什么含义？在二分类（0，1）的模型中，一般我们最后的输出是一个概率值，表示结果是1的概率。那么我们最后怎么决定输入的x是属于0或1呢？...所以当阈值从0开始慢慢移动到1的过程，就会形成很多对(FPR, TPR)的值，将它们画在坐标系上，就是所谓的ROC曲线。

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【机器学习 | ROC & AUC】

如图所示，x轴表示最后模型的输出概率，y轴表示经过sigmoid的变换后的输出结果，对应的TPR、FPR如表示所示，可以发现不同阈值的结果不同。...TPR FPR 左图0.5 1 右图0.750.75不同阈值的设置会造成大量的参数和结果，为此，ROC曲线以FPR为x轴，TPR为y轴绘制二维图像，在ROC图上的特殊线：y = 1：表示正样本全部判断正确...，并且x值越小模型的效果越好；x = 0：表示负样本全部没有误判，并且y值越大模型的效果越好；y = x：表示TPR = FPR，（1，1）点表示正样本全部判断正确，负样本全部错判；三、AUC基本理解AUC...（Area Under the Curve）表示的是在ROC曲线与坐标轴围成的面积，表示在FPR从0到1的过程中TPR的累积值x = 0：表示在当前阈值下，只有正样本的得分大于阈值；y = 1：表示在当前阈值下...FPR为0，表现为x = 0;② 当负样本的阈值开始大于阈值时，TRP不变，FPR增加，此时开始对AUC进行计算，因为AUC表示的是从0到1的过程中TPR的累积值FPR开始增加时，不同的TPR对AUC的累积值不同

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Python绘制ROC曲线

1 问题如何利用python设计程序，绘制ROC曲线。 2 方法绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数，roc_curv和auc两个函数。...roc_curv 用于计算出fpr（假阳性率）和tpr（真阳性率）auc用于计算曲线下面积，输入为fpr、和tpr 代码清单 1 # 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 计算 fpr, tpr, thread = roc_curve(y_test, y_score...ROC曲线可以用来评估分类器的输出质量。 ROC曲线Y轴为真阳性率，X轴为假阳性率。这意味着曲线的左上角是“理想”点——假阳性率为0，真阳性率为1。...ROC曲线通常用于二元分类中研究分类器的输出（也可在多分类中使用，需要对标签进行二值化【比如ABC三类，进行分类时将标签进行二值化处理[A(1)、BC(0)】、【B(1)、AC(0)】

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使用 4 个样本画出 ROC 曲线

ROC 曲线，作为评价机器学习模型敏感度的一条重要曲线，在分类任务评价机制中应用较多。...但是很多朋友对于 ROC 曲线的理解还是有些模糊，心想着 x 轴是 FPR, y 轴是 TPR, 组条曲线有些神秘。....,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0，依次变化，分别求出对应分类阈值的 FRP 和 TPR 值。这样不就得到 6 个 (FRP,TPR) 点，组个曲线，不就是 ROC 曲线吗！...# 有监督任务，四个样本的实际值： target = np.array([1,0,1,0]) 计算公式： def TPR(TP,FN): return TP / (TP + FN) def...] for alpha,x,y in zip(alphas,fpr,tpr): plt.annotate("alpha=%s" % (alpha,), xy=(x,y), xytext=(-20

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通过三个直观步骤理解ROC曲线

ROC曲线是一个分类模型效果好坏评判的的可视化表示。在这篇文章中，我将分三个步骤头开始构建ROC曲线。步骤1:获取分类模型预测当我们训练一个分类模型时，我们得到得到一个结果的概率。...此时，我们正确分类90%的阳性，那些“回报”(TPR)40%的负面评价，那些“没有偿还”的人(FPR) 我们可以看到，TPR和FPR的结果随着阈值的增大而降低。...当我们提高阈值时，我们会更好地对消极因素进行分类，但这是以错误地对更多积极因素进行分类为代价的步骤3:绘制每个截止点的TPR和FPR 为了绘制ROC曲线，我们需要计算多个不同阈值的TPR和FPR(这一步包含在所有相关库中...对于每个阈值，我们在x轴上绘制FPR值，在y轴上绘制TPR值。然后我们用一条线把这些点连接起来。就是这样!...下面的图5中，我们可以看到ROC曲线上的每个点是如何代表某一分类在给定截断点处的FPR和TRP。注意，1处的阈值是如何引出第一个点(0,0)而0处的阈值是如何引出最后一个点(1,1)的。 ?

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【统计】 ROC曲线(1) - 模型评估首选方案

横坐标X轴为 1 – 特异性，也称为假阳性率（误报率），X轴越接近零准确率越高；纵坐标Y轴称为敏感度，也称为真阳性率（敏感度），Y轴越大代表准确率越好。...对于每个混淆矩阵，我们计算两个指标TPR和FPR,以FPR为x轴，TPR为y轴画图，就得到了ROC曲线。 ? ?...曲线上的每个点向X轴做垂线，得到若干梯形，这些梯形面积之和也就是AUC；(2)Mann-Whitney统计量：统计正负样本对中，有多少个组中的正样本的概率大于负样本的概率。...最优临界点所谓找到最优临界点，就是保证TPR高的同时FPR要尽量的小，建立max（TPR+（1-FPR））的模型。同样有三种方法：找到离（0,1）最近的点和Youden index。 ? 1....Youden index : 最大化ROC曲线上的点到x轴的垂直距离（最大化TPR(Sn)和FPR(1-Sp)的差异）； ?

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分类模型评估的方法及Python实现

分类模型分类问题其实在生活中处处可见，比如我们在大街上看妹纸，会把妹纸的外貌分为好看和非常好看(求生欲。。。)；再比如我们刷微博，会把微博推送给我们的内容分为喜欢的和不喜欢的。...我们将微博的文字内容，图片内容等特征X代入到分类模型F中，得到分类结果是y_hat = [1, 1, 0, 0, 0]。...如果我们让阈值从1逐渐降低到0，会得到很多对TPR和1 - TNR，将这些值当做数据点，以TPR为y轴，1 - TNR为x轴绘制出一条曲线，这条曲线就是ROC曲线。...get_auc(y, y_pred)) df.plot(x="fpr", y="tpr", label="roc") ?...10.3 对于正例和负例有着对等预测能力的ROC曲线阈值为0.5时，我们让预测值有70%的可能性是正确预测。比如yi = 1，那么预测值有70%的可能性是[0.5, 1]之间的随机数。

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还有RoC曲线与PR曲线？

在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？...严格的数学定义如下：　　　　FPR=FP/(FP+TN) 我们熟悉了精确率，召回率和特异性，以及TPR和FPR，后面的RoC曲线和PR曲线就好了解了。...03 RoC曲线和PR曲线有了上面精确率，召回率和特异性的基础，理解RoC曲线和PR曲线就小菜一碟了。以TPR为y轴，以FPR为x轴，我们就直接得到了RoC曲线。...从FPR和TPR的定义可以理解，TPR越高，FPR越小，我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的RoC曲线越靠近左上越好。如下图左图所示。从几何的角度讲，RoC曲线下方的面积越大越大，则模型越优。...所以有时候我们用RoC曲线下的面积，即AUC（Area Under Curve）值来作为算法和模型好坏的标准。 ? 以精确率为y轴，以召回率为x轴，我们就得到了PR曲线。

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Python数据处理从零开始----第四章（可视化）(11)多分类ROC曲线目录

ROC曲线通常在Y轴上具有真阳性率，在X轴上具有假阳性率。这意味着图的左上角是“理想”点 - 误报率为零，真正的正率为1。这不太现实，但它确实意味着曲线下面积（AUC）通常更好。...多分类设置 ROC曲线通常用于二分类以研究分类器的输出。为了将ROC曲线和ROC区域扩展到多类或多标签分类，有必要对输出进行二值化。⑴可以每个标签绘制一条ROC曲线。...(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[...(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) 第五步绘图 # In[*]...结论：这样我们就得到多分类情况下微观的平均ROC值

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分类模型评估的方法及Python实现

分类模型分类问题其实在生活中处处可见，比如我们在大街上看妹纸，会把妹纸的外貌分为好看和非常好看(求生欲。。。)；再比如我们刷微博，会把微博推送给我们的内容分为喜欢的和不喜欢的。...如果我们让阈值从1逐渐降低到0，会得到很多对TPR和1 - TNR，将这些值当做数据点，以TPR为y轴，1 - TNR为x轴绘制出一条曲线，这条曲线就是ROC曲线。...(y, y_pred))df.plot(x="fpr", y="tpr", label="roc") ?...(y, y_pred))df.plot(x="fpr", y="tpr", label="roc") ?...10.3 对于正例和负例有着对等预测能力的ROC曲线阈值为0.5时，我们让预测值有70%的可能性是正确预测。比如yi = 1，那么预测值有70%的可能性是[0.5, 1]之间的随机数。

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精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？　　　　...严格的数学定义如下：　　　　\(FPR = \frac{FP}{FP + TN }\) 　　　　我们熟悉了精确率，召回率和特异性，以及TPR和FPR，后面的RoC曲线和PR曲线就好了解了。...RoC曲线和PR曲线　　　　有了上面精确率，召回率和特异性的基础，理解RoC曲线和PR曲线就小菜一碟了。　　　　以TPR为y轴，以FPR为x轴，我们就直接得到了RoC曲线。...从FPR和TPR的定义可以理解，TPR越高，FPR越小，我们的模型和算法就越高效。也就是画出来的RoC曲线越靠近左上越好。如下图左图所示。从几何的角度讲，RoC曲线下方的面积越大越大，则模型越优。...所以有时候我们用RoC曲线下的面积，即AUC（Area Under Curve）值来作为算法和模型好坏的标准。 ? 　　　　以精确率为y轴，以召回率为x轴，我们就得到了PR曲线。

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ROC，AUC，Precision，Recall，F1的介绍与计算

ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为X轴，真阳性率（TPR）定义为Y轴。...对于一个特定的分类器和测试数据集，只能得到一个分类结果，即ROC曲线坐标系中的一点，那么如何得到一条ROC曲线呢？...在不同的阈值下可以得到不同的TPR和FPR值，即可以得到一系列的点，将它们在图中绘制出来，并依次连接起来就得到了ROC曲线，阈值取值越多，ROC曲线越平滑。...AUC为ROC曲线下的面积，它的面积不会大于1，由于ROC曲线一般都处于直线y=x的上方，因此AUC的取值范围通常在(0.5，1)之间。...在基本概念中我们提到了精确率、召回率以及F1值，既然有它们作为二分类的评价指标，为什么还要使用ROC和AUC呢？

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从零开始学Python【38】--朴素贝叶斯模型（实战部分）

为检验模型在测试数据集上的预测效果，需要构建混淆矩阵和绘制ROC曲线，其中混淆矩阵用于模型准确率、覆盖率、精准率指标的计算；ROC曲线用于计算AUC值，并将AUC值与0.8相比，判断模型的拟合效果，代码如下...接下来绘制ROC曲线，用于进一步验证得到的结论，代码如下： # 计算正例的预测概率，用于生成ROC曲线的数据 y_score = gnb.predict_proba(X_test)[:,1] fpr,tpr...,threshold = metrics.roc_curve(y_test, y_score) # 计算AUC的值 roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) # 绘制面积图 plt.stackplot...# 计算AUC的值 roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) # 绘制面积图 plt.stackplot(fpr, tpr, color='steelblue', alpha =...的值 roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) # 绘制面积图 plt.stackplot(fpr, tpr, color='steelblue', alpha = 0.5, edgecolor

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一文完全理解模型ks指标含义并画出ks曲线（包含代码和详细解释）「建议收藏」

df 是pandas的DataFrame表，表中必须包含两列：预测值和真实值。...y_true是真实值在df表中的列名，此处为“label”； y_pre是预测值在df表中的列名，此处为“score”； num是需要分组的数量，具体含义后面会说； good和bad是真实值中0和...函数实现上面说了计算ks其实只用得到关键的两列，而这两列可以通过sklearn.metrics中函数roc_curve直接获取。...max(abs(fpr-tpr)) # 画图，画出曲线 plt.plot(fpr, label='bad') plt.plot(tpr, label='good') plt.plot(abs(fpr-tpr...ks x = np.argwhere(abs(fpr-tpr) == ks_value)[0, 0] plt.plot([fpr[x], fpr[x]], [fpr[x], tpr[x]], linewidth

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评估和选择最佳学习模型的一些指标总结

ROC和AUC ROC 曲线，是一种图形表示，它说明了二元分类器系统在其判别阈值变化时的性能。ROC 曲线下的面积通常用于衡量测试的有用性，其中更大的面积意味着更有用的测试。...ROC 曲线显示了假阳性率 (FPR) 与真阳性率 (TPR) 的对比。...#Get the values of FPR and TPR: fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test,logisticregression.decision_function...PR 曲线只是一个图形，y 轴上有 Precision 值，x 轴上有 Recall 值。换句话说，PR 曲线在 y 轴上包含 TP/(TP+FN)，在 x 轴上包含 TP/(TP+FP)。...ROC 曲线是包含 x 轴上的 Recall = TPR = TP/(TP+FN) 和 y 轴上的 FPR = FP/(FP+TN) 的图。

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评估和选择最佳学习模型的一些指标总结

ROC 曲线显示了假阳性率 (FPR) 与真阳性率 (TPR) 的对比。...#Get the values of FPR and TPR: fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test,logisticregression.decision_function...在ROC曲线中曲线越凸向左上角越好，在P-R曲线中，曲线越凸向右上角越好。P-R曲线判断模型的好坏要根据具体情况具体分析，有的项目要求召回率较高、有的项目要求精确率较高。...PR 曲线只是一个图形，y 轴上有 Precision 值，x 轴上有 Recall 值。换句话说，PR 曲线在 y 轴上包含 TP/(TP+FN)，在 x 轴上包含 TP/(TP+FP)。...ROC 曲线是包含 x 轴上的 Recall = TPR = TP/(TP+FN) 和 y 轴上的 FPR = FP/(FP+TN) 的图。

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ROC曲线及AUC值

ROC曲线及AUC值参考文献：【ROC曲线与AUC值】，【ROC，AUC最透彻的讲解（实例分析+matlab代码）】，【AUC计算方法与Python实现】，【AUC曲线计算方法及代码实现】 1....对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。这样，此分类器就可以映射成ROC平面上的一个点。...调整这个分类器分类时候使用的阈值，我们就可以得到一个经过(0, 0)，(1, 1)的曲线，这就是此分类器的ROC曲线。一般情况下，这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。...因为(0, 0)和(1, 1)连线形成的ROC曲线实际上代表的是一个随机分类器。...ROC空间将假阳性率（ F P R FPR FPR）定义为 X X X轴，真阳性率（ T P R TPR TPR）定义为 Y Y Y轴。

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R语言中绘制ROC曲线和PR曲线

p=6236 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。...ROC曲线 ? ?...plot.scores.AUC y, y.hat, measure = "tpr" , x.measure = "fpr" ) { par(mfrow=c( 1 ,...这样的分类器将仅以高FPR为代价达到高TPR。 ? 只有在大约40％的FPR下，可视化分类器才能达到60％的灵敏度，这对于应该具有实际应用的分类器来说太高了。...可视化分类器在达到20％以上的灵敏度之前产生80％的FPR。 AUC-PR曲线精确回忆曲线绘制阳性预测值（PPV，y轴）与真阳性率（TPR，x轴）。

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模型评价指标—ROC曲线

之前阐述了混淆矩阵、KS曲线和F1值，本文阐述ROC曲线的原理和Python实现实例，其它指标会在后续文章中详尽阐述，敬请期待一、详细介绍ROC曲线 1 什么是ROC曲线 ROC曲线又称为受试者特征曲线...现在用逻辑回归模型进行预测，结果如下：那么根据不同的阈值进行划分，对应的FPR和TPR值如下：把点绘制到图上，即可得到对应的ROC曲线。...当客户数很多时，对阈值进行更细的划分，就可以得到更光滑的ROC曲线了。更进一步，ROC曲线和x轴所围成的面积就是AUC的值。...二、用Python如何绘制ROC曲线用Python绘制ROC曲线，主要基于sklearn库中的roc_curve和auc两个函数。...roc_curve函数用于计算FPR和TPR，auc函数用于计算曲线下面积。

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