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请教多类分类问题的ROC曲线如何绘制

归档日期:08-20       文本归类:多分辨率曲线      文章编辑:爱尚语录

  被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 。在ROC曲线中,FPR作为X轴

  我在此主要做的事情是画出ROC曲线工程实现方面的一些解释。我们设计一个函数,此函数需要有一个模型预测值predict和数据标签值ground_truth作为输入参数。分为几步进行实现。

  (1)统计数据标签值ground_truth(及y)中分类为0和分类为1的数据数目:

  (2)对利用模型求出的预测值predict由低到高进行排序;对应数据原来所在位置进行索引记录,用于重新排序ground_truth.利用函数sort实现,sort详情请查看help文档:

  (3)对ground_truth和predict遍历i=1:n,n是测试集数目。其目的是随着predict中概率的增加,随着增加判断正负样本的阈值;也就是说取遍历到的predict值为阈值,大于阈值的假设预测为正样本(阈值右边),小于阈值的假设预测为负样本(阈值左边)。

  (4)返回曲线与坐标轴间的面积auc。我们的目的是测量数据的准确率,这个面积就是一个量度,auc越大,准确率越高。

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