接下来就是利用python实现ROC曲线， sklearn.metrics 有roc_curve, auc两个函数，本文主要就是通过这两个函数实现二分类和多分类的ROC曲线。 其中 y_test 为测试集的结果，scores为模型预测的测试集得分（注意：通过decision_function (x_test)计算scores的值）；fpr, tpr, thresholds 分别为假正率、真正率和阈值。 （应该是不同阈值下的真正率和假正率）。 其中roc_auc为计算的acu的值。 本实例中的数据来源于sklearn中的鸢尾花（iris）数据，代码来源于LZ_Zack的博 …

2024年12月4日 · tpr 代表True Positive Rate（真正率），即模型正确识别出正样本的能力。 color='darkorange' 指定了线条的颜色为深橙色。 lw=2 设置线宽为2，增加图形的可见度。 label='ROC曲线(面积 = %0.2f)' % roc_auc 设置了曲线的标签，显示了ROC曲线下的面积 (Area Under the Curve, AUC)， roc_auc 是一个之前计算得到的ROC曲线的AUC值， %0.2f 表示保留两位小数。 这行代码就是在生成ROC曲线并为其添加标签，同时展示了模型性能的一个重要指 …

2019年11月19日 · tpr=tp/(tp+fn)，即预测为正样本（实际为正样本）占所有正样本的比例。 roc曲线：就是以fpr为横坐标，tpr为纵坐标，通过设定不同的阈值而绘制出许多坐标点，用这些坐标点拟合出一条曲线，

2024年11月7日 · ROC曲线通过在不同的阈值下计算真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR），展示了模型在各种分类决策阈值下的表现。 本文将介绍如何使用Python绘制ROC曲线，并提供相应的代码示例。

2025年1月7日 · roc曲线是一种可视化工具，可以显示模型在不同分类阈值下的性能。通过绘制真阳性率（tpr）与假阳性率（fpr）的关系，我们可以通过曲线下面积（auc）来衡量模型的分类能力。 对于二分类任务，roc曲线的绘制相对简单，但多分类任务则会复杂一些。

2024年12月27日 · 真正率（True Positive Rate, TPR）也称为灵敏度，表示在所有实际为正的样本中，有多少比例被正确分类为正。 而假阳性率（False Positive Rate, FPR）则表示在所有实际为负的样本中，有多少比例被错误分类为正。

2024年6月1日 · ROC曲线 [1], [2]（ReceiverOperatingCharacteristic Curve，接收者操作特征曲线）是一种用于评估二分类模型性能的重要工具。ROC曲线通过不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate, TPR）和假阳性率（False Positive Rate, FPR）的变化情况，直观地展示模型的分 …

2024年12月4日 · 在机器学习和统计学中，接收者操作特征（roc）曲线是一种常用的工具，用于评估二分类模型的性能。roc曲线描绘了假阳性率（fpr）与真正性率（tpr）之间的关系，可以直观地反映模型的预测效果。

2024年3月31日 · 线条颜色（color）： 使用color参数可以指定线条的颜色，可以使用颜色名称（如’red’）、缩写（如’r’）或十六进制颜色码（如’#FF5733’）。 线宽（linewidth）： 使用 linewidth 参数可以指定线条的宽度，以数字表示。

What is all thresholds, how they are computed? This is the simplest way to plot an ROC curve, given a set of ground truth labels and predicted probabilities. Best part is, it plots the ROC curve for ALL classes, so you get multiple neat-looking curves as well. Here's a sample curve generated by plot_roc_curve.