ROC曲线的阈值确定与平衡点确定

最新推荐文章于 2025-04-14 22:56:32 发布

wqjsmile

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分类专栏：杂七杂八

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ROC曲线实际上是多个混淆矩阵的结果组合，以疾病检测为例，这是一个有监督的二分类模型，模型对每个样本的预测结果为一个概率值，我们需要从中选取一个阈值来判断健康与否。定义好一个阈值之后，超过此阈值定义为不健康，低于此阈值定义为健康，就可以得出混淆矩阵。而如果在上述模型中没有定义好阈值，而是将模型预测结果从高到低排序(排不排序都一样，因为我们需要用作作图的TPR和FPR都是根据这些概率值计算出来的，现在不排序，等据图画图的时候也得排序)，将每次概率值依次作为阈值，那么就可以得到多个混淆矩阵。对于每个混淆矩阵，我们计算两个指标TPR和FPR，以FPR为轴，TPR为y轴画图，就得到了ROC曲线。

预测/真实	健康	疾病
健康	TP	FP
疾病	FN	TN

在这里插入图片描述

那么ROC曲线的最优零界点怎么找呢？

在这里插入图片描述

ROC曲线越往左上靠，ROC曲线越优，于是需要找一个平衡点，这个平衡点=max(TPR-FPR)所对应的阈值。对应代码为：

maxindex = (TPR-FPR).tolist().index(max(TPR-FPR))
threshold = thresholds[maxindex]

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ROC曲线的最佳阈值如何选取

sunxingxingtf的专栏

01-15

3万+

ROC曲线的最佳阈值如何选取

ROC曲线-阈值评价标准

最新发布

qiy_icbc的博客

04-14

775

在二分类问题中，已知预测概率（如逻辑回归、神经网络输出的概率值）时，阈值的选择直接影响分类结果（正/负样本判定）。到甲方做POC时，作为外部的技术人员并不懂它的业务，这时需要先从理论上给出阈值。 ROC曲线上**切线与对角线（斜率1）平行的点**，是**约登指数最大的点**，也是几何上离对角线最远的“拐点”（切点）。

浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

09-17

今天小编就为大家分享一篇浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

ROC阈值曲线

poi7777的专栏

06-10

3719

在贝叶斯分类器中

机器学习ROC曲线中的阈值thresholds

行子的博客

11-27

2797

在ROC曲线上的不同点对应于不同的阈值。根据任务的具体要求，可以选择合适的阈值，以达到平衡召回率和误报率，或者根据具体应用场景调整模型的工作点。，表示样本属于正例的概率。这个概率值可以被截断为二元分类的决策，通过选择一个阈值来决定样本是被分类为正例还是负例。通过改变阈值，可以得到不同的真正例率（TPR）和假正例率（FPR），从而绘制出ROC曲线。总体来说，ROC曲线提供了模型在不同阈值下的性能综合情况，帮助分析模型的分类能力。通常来说，随着阈值的增加，TPR会减小，而FPR会增加。ROC曲线的绘制涉及。

Sklearn机器学习——ROC曲线、ROC曲线的绘制和AUC面积、运用ROC曲线找到最佳阈值

qq_47250064的博客

09-03

1万+

介绍了如何平衡分类正确率和误判多数变成小数的成本的一个图像，ROC曲线（横坐标是假正率，纵坐标是Recall)。AUC曲线面积越大越好。

浅谈ROC与PR曲线-分类器阈值确定

zzyy0929的博客

11-02

1万+

ROC曲线受试者工作特征 PR曲线查准率-查全率。

数据分析：临床诊断指标的ROC分析（确定分组阈值）

专注生信领域

08-08

1432

本文介绍了如何使用R语言中的pROC::roc函数评估分类模型的性能，主要通过ROC曲线和AUC（曲线下面积）来区分不同分组（如“健康”与“癌症”）。文章详细解释了ROC曲线的构建原理、AUC的计算方法以及如何通过pROC::roc函数计算95%置信区间。此外，文章提供了一个名为get_ROC_CI的R函数，用于计算不同数据集的ROC曲线分析结果，并整合到同一图形中进行展示。该函数支持通过Youden指数确定最佳阈值，并输出敏感性、特异性等性能指标。最后，文章展示了如何加载数据、预处理数据，并分别对Meth

使用约登指数寻找最佳ROC曲线阈值

09-29

2万+

预备知识对于二元分类结果评价，ROC曲线是常用标准，其使用TPR与FPR绘制而成。(相关知识推荐博文：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC) 而TPR与FPR的计算是根据选定的一系列阈值(Threshold)得到的，本文的目的便是寻找最优阈值，在假正率FPR与真正率TPR之间做折中。ROC用以判断分类模型好坏，是否足以区分两类对象，而寻找最佳阈值可以使分类效果达到最优，符合实际应用要求。计算方法 Youden Index 参考链接：全面了解ROC曲线如图所

二分类确定画出roc曲线，以及基于roc曲线获得最佳划分阈值

uncle_ll的博客

05-25

1万+

问题在做二分类问题时候，有正样本和负样本。构建的算法，针对每个样本会输出一个分数值。假设该分数大小为[0, 1]区间内的值。有时候单纯地以分数0.5位阈值划分样本为预测为1或者预测为0，效果有时候并不好，此时如何确定很好的阈值分数呢？答案是可以利用roc曲线来确定比较好的划分阈值。 ROC曲线介绍二分类过程，设定阈值，大于该分数为1，小于该分数为0，统计计算TP， FN， FP，TN等数据计算FPR，TPR p(positive): 标签1 n(negative): 标签0 t(true): 预测正

数据挖掘 python roc曲线_浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

weixin_39725873的博客

12-11

1981

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标--约登指数，也称正确指数。借助于matlab的roc函数可以得出计算。% 1-specificity = fpr% Sensitivity = tpr;[tpr,fpr,thresholds] =roc(Tar',Val');RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1);[~,index]=max(RightIndex);%RightInde...

ROC曲线

imduan的博客

02-19

6770

ROC的概念不太容易理解，尝试用更加通俗的方式来解读这个问题和中间涉及到指标.混淆矩阵.(1)若一个实例是正类并且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP)，不如诸葛亮, 人才，被识别重用.(2)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN), 漏报，比如韩非, 人才，没有被君主识别重用.(3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(

ROC 曲线绘制与最佳阈值计算 - 用 R 语言实现

BugHunterX的博客

08-19

483

它通过绘制分类器在不同阈值下的真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）之间的关系，帮助我们理解模型的分类能力。这样，我们就使用 R 语言成功绘制了 ROC 曲线，并计算出了最佳阈值。在上述代码中，我们首先生成了一些随机的分类结果和真实标签，以便演示 ROC 曲线的绘制。最后，我们通过打印 AUC 和最佳阈值来输出结果，并显示绘制好的 ROC 曲线图。同时，也会显示绘制好的 ROC 曲线图，其中标题会显示 AUC 的值。

基于R语言的ROC曲线绘制及最佳阈值点(Cutoff)选择

m0_59726481的博客

01-17

7455

https://zhuanlan.zhihu.com/p/159201640 ROC曲线在介绍ROC曲线之前，我们首先需要介绍混淆矩阵(Confusion Matrix)。在统计分类模型的评估过程中分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来的表格就是混淆矩阵。混淆矩阵的示意图如下：在混淆矩阵中： TP代表的是真实值是positive，模型分类为positive的样本数量。 FP代表的是真实值是negative，模型分类为positive的样本数量。

roc曲线阈值怎么用

07-23

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），也称为接收者操作特征曲线，是一种用于评估二分类模型性能的图形工具。它通过绘制真正例率（True Positive Rate, TPR）与假正例率（False Positive Rate, FPR）之间的关系来展示模型区分正负样本的能力。阈值是判断预测结果是否属于正类别的临界点。当模型给出的预测概率大于这个阈值时，预测结果为正；反之，小于或等于阈值则预测为负。常见的选择包括： 1. **最优阈值**：找到ROC曲线下面积最大（Area Under the Curve, AUC）的那个阈值，这通常对应于最高综合性能，即同时有较高的TPR和较低的FPR。 2. **业务导向阈值**：根据实际应用的需求，如果重视召回率（TPR），可以选择较高的阈值；如果更关注精确率（Precision），则会选择较低的阈值。 3. **平均精度优化（AP）**：对于多类别任务，可以计算每个类别的ROC曲线，并求其对应的平均精度，然后选择阈值。当你确定了阈值，可以根据实际需求调整模型的决策边界，以便在满足特定性能指标的同时平衡误报和漏报的风险。