二分类的性能指标:PR曲线、ROC曲线、AUC的基本相关概念PR 曲线PR曲线实则是以precision(精准率)和recall(召回率)这两个变量而做出的曲线,其中recall为横坐标,precision...也可以使用未经softmax(或其他处理的)的概率值AUC(Area Under Curve)ROC下的面积,0,1,通常在0.5,1之间。...plt.grid() plt.title('ROC Curve') plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') fpr,tpr,thresholds = roc_auc_score...(data_labels,confidence_scores) auc = auc(fpr,tpr) plt.plot(fpr,tpr,label='roc_curve(AUC=%0.2f)...'%auc) plt.legend() plt.show()# 正样本的置信度,即模型识别成1的概率confidence_scores = np.array([0.9, 0.78, 0.6,