神经网络画roc_ROC曲线和PR曲线

最新推荐文章于 2024-04-12 21:18:33 发布
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本文介绍了ROC曲线和PR曲线在二分类问题中的作用，特别是在处理不平衡数据集时的价值。ROC曲线以FPR为x轴，TPR为y轴，而PR曲线则以Recall为x轴，Precision为y轴。讨论了ROC和PR曲线的绘制原理，以及它们在评估分类器性能时的优劣。文章还提到了ROC和PR曲线之间的关系，以及AUC作为衡量分类性能指标的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在机器学习中，ROC曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度，当处理一些高度不均衡的数据集时，PR曲线能表现出更多的信息。

在二分类问题中，分类器将一个实例的分类标记为正例还是负例，这可以用一个混淆矩阵来表示

273504a88ebea208c67be19ebd9e4b07.png

TP:指正确分类成为正的样本数，实际为正，预测为正

FP：指错误分类为正的样本数，实际为负，预测为正

FN：指错误分类为负的样本数，实际为正，预测为负

TN：指正确分类为负的样本数，实际为负，预测为负

TP+FP+TN+FN 样本总数

TP + FN 实际正样本数

TP+FP 预测为正的样本数，包括预测正确的预测错误的

FP+TN 实际负样本数

TN+FN 预测为负的样本数，包括预测正确的预测错误的

848452bf19abde7cc03dd94b1113292d.png

在ROC曲线中，以FPR为x轴，TPR为y轴，

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基于Matlab绘制ROC和PR曲线（源码+图片）.rar
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1、资源内容：基于MATLAB绘制ROC和PR曲线（完整源码+说明文档+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计...
python调用库roc_curve()_python中用于绘制ROC、AUC、DET的神经网络库
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在这种情况下，将问题分为两个主题是有意义的，因为神经网络几乎与ROC曲线没有直接关系。神经网络我认为没有什么比通过示例学习更好的了，所以我将向您展示一种使用由前馈神经网络训练的二进制分类问题来解决问题的方法，它的灵感来自于pybrain中的this tutorial。首先是定义一个数据集。最简单的可视化方法是在二维平面上使用二进制数据集，其中的点由正态分布生成，每个点都属于这两个类中的一个。在这种...
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PR曲线以及ROC曲线的简单理解
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10-20 2261
首先，了解一下混淆矩阵，如下表：其中TP+FP+TN+FN = 样例总数查准率P：P=TP/(TP+FP)查全率R：R=TP/(TP+FN)TP：把正例正确的分类为正例FN：把正例错误的分类为反例TN：把反例错误的分类为正例FP：把反例正确的分类为反例真正率TPR：预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本（真实结果为正例样本）的比例假正率FPR：预测为正例但实际为负例的样本占所有负例样本（真是结果为负例样本）的比例举个例子此时的混淆矩阵为此时查准率P和查全率R为。
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主要介绍了python实现二分类和多分类的ROC曲线教程，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
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