Scikit-learn中的roc_curve函数理解及示例

最新推荐文章于 2025-04-19 00:01:37 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/library_git927/article/details/132923345
本文深入解析了Scikit-learn库中的roc_curve函数，该函数用于计算和绘制ROC曲线，以评估二分类模型性能。通过示例代码，展示了如何使用roc_curve计算FPR和TPR，并利用Matplotlib绘制ROC曲线，帮助理解模型性能评估。

roc_curve 是 Scikit-learn（sklearn）库中用于计算接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve，简称ROC曲线）的函数。ROC曲线是一种常用的性能评估工具，主要用于二分类问题中对模型的性能进行可视化和评估。

在本文中，我们将深入了解 roc_curve 函数的用法，并提供相应的示例代码来帮助理解。

roc_curve 函数的介绍

roc_curve 函数的定义如下：

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight
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sklearn.metrics.roc_curve详解：绘制接收者操作特性曲线（ROC curve）
syntax_api860的博客
09-14 1179
该曲线能够量化模型的分类性能，并通过绘制模型的真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）之间的关系来提供详细信息。真阳性率（TPR）定义为正确预测为正例的样本数占所有正例样本数的比例，即TPR = TP / (TP + FN)，其中TP表示真阳性，FN表示假阴性。同时，假阳性率（FPR）也被定义为错误将负例预测为正例的样本数占所有负例样本数的比例，即FPR = FP / (FP + TN)，其中FP表示假阳性，TN表示真阴性。
scikit-learn 开源框架在机器学习中的应用
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04-13 1314
用于自己复习，好记性不如懒笔头基于NumPy/SciPy构建的算法实现统一的API设计（fit/predict/transform）完善的文档和社区支持BSD开源协议（可商用）
sklearn中的roc curve函数
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10-29 834
转载地址 https://blog.csdn.net/w1301100424/article/details/84546194
Python机器学习：roc_curve()生成ROC曲线
Sukey666666的博客
02-11 7075
用sklearn里面的roc_curve()函数，就能一键计算FPR和TPR，快速生成ROC曲线啦。
sklearn—roc_curve，roc_auc_score
naozibuok的博客
02-08 1239
通过设置不同的阈值，这些连续的分数会被转换为二元的分类结果（例如，正类或负类）。AUC的值介于0和1之间，一个完美的分类器的AUC为1，而一个完全随机的分类器的AUC为0.5。计算 ROC 曲线的各个点，并返回假正例率（False Positive Rate, FPR）、真正例率（True Positive Rate, TPR）以及用于生成这些率的决策阈值（Thresholds）。获取模型对每个样本的决策分数，这些分数随后被用于计算ROC曲线和AUC分数，以评估模型对于识别数字“5”的性能。
sklearn中绘制 ROC 曲线的函数 roc_curve() 解释
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使用scikit-learn计算分类器的ROC曲线及AUC值
胖胖大海的博客
06-13 1万+
在前面的博客中介绍了使用scikit-learn绘制分类器的学习曲线，今天介绍一下使用scikit-learn绘制分类器的ROC曲线，以及计算AUC的值。 ROC曲线主要用于衡量二分类器的性能，当正负样本不均衡时，准确率和召回率不能合理度量分类器的性能。关于ROC曲线和AUC的计算scikit-learn工具包中主要提供了以下几个函数： 1、roc_curve函数（只能用于二分类）：根据模型预测结果（概率，置信度等）和样本真实标签，按照模型预测结果降序排序依次选择阈值，基于阈值计算fpr、tpr，基于f
Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。
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它建立在强大的科学计算库之上，包括 NumPy、SciPy 和 Matplotlib，提供了丰富的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。Scikit-learn 是 Python 生态系统中不可或缺的机器学习库，其易用性、效率和丰富的功能使其成为数据科学和机器学习的首选工具。在接下来的章节中，我们将深入探讨 Scikit-learn 的高级功能和实用技巧，以帮助您更好地理解和应用这一强大的工具库。假设我们有一组客户的购物数据，我们想通过聚类算法将客户分成不同的细分市场。
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【scikit-learn入门指南】：机器学习从零开始
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转载自：https://blog.csdn.net/Titan0427/article/details/79356290，本文只做个人记录学习使用，版权归原作者所有。 在用sklearn的roc_curve()函数的时候，发现返回的结果和想象中不太一样，理论上threshold应该取遍所有的y_score（即模型预测值）。但是roc_curve()的结果只输出了一部分的threhold。从源码找到了原因。 初始数据： y_true = [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0] y
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