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原创使用Python画出ROC曲线后，如何在ROC曲线代码中增加95%CI？

使用Python画出ROC曲线后，如何在ROC曲线代码中增加95%CI？计算AUC之后，大部文献都会给出95%CI，如何在代码中增加这一功能呢？希望有大神给出代码！！！！代码如下：import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import roc_curve, aucimport n...

2019-11-13 16:29:20 5501 12

原创 pytorch训练好模型后，如何在预测图像的上方显示出预测概率值

pytorch训练好模型后，如何在预测图像的上方显示出预测概率值

2024-03-10 15:32:24 528 1

空空如也

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使用Python画出ROC曲线后，如何在ROC曲线代码中增加95%CI？
苏还真: 具体看网页链接
使用Python画出ROC曲线后，如何在ROC曲线代码中增加95%CI？
苏还真: import numpy as np from scipy.stats import sem from sklearn.metrics import roc_auc_score y_pred = np.array([0.21, 0.32, 0.63, 0.35, 0.92, 0.79, 0.82, 0.99, 0.04]) y_true = np.array([0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0 ]) print("Original ROC area: {:0.3f}".format(roc_auc_score(y_true, y_pred))) n_bootstraps = 1000 rng_seed = 42 # control reproducibility bootstrapped_scores = [] rng = np.random.RandomState(rng_seed) for i in range(n_bootstraps): # bootstrap by sampling with replacement on the prediction indices indices = rng.randint(0, len(y_pred), len(y_pred)) if len(np.unique(y_true[indices])) < 2: # We need at least one positive and one negative sample for ROC AUC # to be defined: reject the sample continue score = roc_auc_score(y_true[indices], y_pred[indices]) bootstrapped_scores.append(score) print("Bootstrap #{} ROC area: {:0.3f}".format(i + 1, score)) https://stackoverflow.com/questions/19124239/scikit-learn-ro
使用Python画出ROC曲线后，如何在ROC曲线代码中增加95%CI？
kissesofflife: 请问博主怎么解决这个问题的呀。
pytorch训练好模型后，如何在预测图像的上方显示出预测概率值
优快云-Ada助手: 不知道 Python入门技能树是否可以帮到你：https://edu.youkuaiyun.com/skill/python?utm_source=AI_act_python
使用Python画出ROC曲线后，如何在ROC曲线代码中增加95%CI？
苏还真: 没想到还是自己解决了问题！

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