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为什么我做出来的ROC曲线上只有一个点?

归档日期:08-28       文本归类:多分辨率曲线      文章编辑:爱尚语录

  大家好!我做的因变量实际值是0和1,预测出来的结果也是0和1.看书上说ROC曲线可以检验模型的效果,我便准备绘制一条ROC曲线检验我这个二分类模型的效果。可是做出来的是条折线。只有一...

  大家好!我做的因变量实际值是0和1,预测出来的结果也是0和1.看书上说ROC曲线可以检验模型的效果,我便准备绘制一条ROC曲线检验我这个二分类模型的效果。可是做出来的是条折线。只有一个点。我是用SPSS做的。对于ROC曲线也不是很了解。请大家告诉我,是不是当预测值和实际值都是0和1时,不能用ROC曲线检验?谢谢!下面是我截的图,很怪的曲线,估计是我做错了。

  你画的图只有一个点是正常的! 如果你进一步了解ROC曲线的话。 ROC曲线,一般适用于你的分类器输出一个“概率值”,即这个样本属于某个类的概率是多少。 如此的话,你就需要设定一个阈值, 大于这个阈值属于正类,小于这个阈值属于负类。 从而,对于这个阈值P0, 就会得到对应的TPR, FPR, 也就是ROC曲线上的一个点…… 你设置不同的阈值,就会得到不同的TPR, FPR, 从而构成ROC曲线。 通常来说 阈值降低,即进入正类的门槛变低, TPR会变大,但是FPR也会变大, 看他们谁变的快……

  最后,利用ROC曲线( 分类器在不同的阈值下的分类状态),来比较 两个分类器谁好谁坏……平均意义上。 通过ROC曲线,我们也能找到最好的阈值……系统真正采用! 即最左上角那个.

  对于分类器输出结果是一个概率值时,不是简单的0-1, 非常有用. 还能帮助我们选择 好的阈值for model.

  对于正负样本 比例不均衡的时候,ROC曲线的效果,比P-R曲线效果好很多。(why? 可以先思考一下,然后搜索得到ans.假设就1个正例,100个负例)

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