基于python实现ROC曲线绘制广场解析

2020/06/28 16:33 · python教程 ·  转载文章 · 365阅读 · 0评论

ROC

结果

基于python实现ROC曲线绘制广场解析

源数据:鸢尾花数据集(仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测)

Summary

features:['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']

实例:[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]
target:'setosa' 'versicolor' (0 , 1)

采用回归方法进行拟合得到参数和bias

model.fit(data_train, data_train_label)

对测试数据进行预测得到概率值

res = model.predict(data[:100])

与训练集labels匹配后进行排序(从大到小)

  1. pred labels
  2. 68 0.758208 1
  3. 87 0.753780 1
  4. 76 0.745833 1
  5. 50 0.743156 1
  6. 65 0.741676 1
  7. 75 0.739117 1
  8. 62 0.738255 1
  9. 54 0.737036 1
  10. 52 0.733625 1
  11. 77 0.728139 1
  12. 86 0.727547 1
  13. 74 0.726261 1
  14. 58 0.725150 1
  15. 71 0.724719 1
  16. 36 0.724142 0
  17. 14 0.723990 0
  18. 31 0.721648 0
  19. 41 0.720308 0
  20. 72 0.717723 1
  21. 79 0.712833 1
  22. 97 0.705148 1
  23. 51 0.702838 1
  24. 35 0.702203 0
  25. 98 0.701731 1
  26. 92 0.701106 1
  27. 82 0.700661 1
  28. 53 0.700465 1
  29. 18 0.699350 0
  30. 16 0.696915 0
  31. 64 0.693333 1
  32. .. ... ...
  33. 33 0.658937 0
  34. 96 0.656761 1
  35. 30 0.656279 0
  36. 57 0.655673 1
  37. 4 0.652616 0
  38. 85 0.648620 1
  39. 59 0.648586 1
  40. 19 0.646965 0
  41. 70 0.646262 1
  42. 88 0.644482 1
  43. 8 0.643191 0
  44. 38 0.642704 0
  45. 3 0.640933 0
  46. 55 0.640630 1
  47. 47 0.640444 0
  48. 95 0.639552 1
  49. 13 0.639050 0
  50. 22 0.638485 0
  51. 29 0.635590 0
  52. 90 0.634376 1
  53. 37 0.632224 0
  54. 6 0.631119 0
  55. 46 0.630037 0
  56. 11 0.629718 0
  57. 66 0.627807 1
  58. 42 0.624795 0
  59. 44 0.621703 0
  60. 32 0.614932 0
  61. 24 0.603874 0
  62. 84 0.603249 1

计算训练集中正确的个数与非正确的个数

运用一下的算式进行TPR和FPR的计算

  1. index = 0
  2. for i in sorted_mat.values:
  3. if i[1] == 0:
  4. TPR.append(TPR[index])
  5. FPR.append(FPR[index] + 1.0/F_num)
  6. else:
  7. TPR.append(TPR[index] + 1.0/T_num)
  8. FPR.append(FPR[index])
  9. index += 1

最后进行TPR和FPR的描绘

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

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