绘制分类器的ROC曲线
是一种评估二分类模型性能的常用方法。ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是以真正例率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假正例率（False Positive Rate，FPR）为横轴绘制的曲线。
ROC曲线可以直观地展示分类器在不同阈值下的性能表现。在ROC曲线上，横轴表示FPR，即被错误地判定为正例的负例样本比例；纵轴表示TPR，即正确地判定为正例的正例样本比例。ROC曲线越靠近左上角，说明分类器的性能越好。
绘制ROC曲线的步骤如下：
- 收集分类器的预测结果和真实标签。
- 根据分类器的预测结果，按照不同的阈值将样本划分为正例和负例。
- 计算每个阈值下的TPR和FPR。
- TPR = TP / (TP + FN)，其中TP表示真正例数，FN表示假负例数。
- FPR = FP / (FP + TN)，其中FP表示假正例数，TN表示真负例数。
- 绘制ROC曲线，将不同阈值下的TPR和FPR连接起来。
ROC曲线的优势在于不受样本不平衡问题的影响，能够全面评估分类器的性能。同时，可以通过计算ROC曲线下的面积（AUC，Area Under Curve）来量化分类器的性能，AUC值越大，分类器的性能越好。
应用场景：
- 评估二分类模型的性能：ROC曲线可以帮助我们判断分类器在不同阈值下的表现，选择合适的阈值来平衡TPR和FPR。
- 比较不同分类器的性能：通过比较不同分类器的ROC曲线和AUC值，可以选择性能更好的分类器。
- 优化模型参数：通过观察ROC曲线的形状，可以调整分类器的参数，提升模型性能。
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假设我已经将包含1000个实例的5个类的训练数据集聚类到5个聚类(中心)，例如使用k-means。然后，我通过在测试数据集上进行验证，构建了一个混淆矩阵。然后我想用这个绘制ROC曲线，怎么可能做到呢？
浏览 2提问于2012-03-21得票数 2
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我在看维奥拉和琼斯的报纸。在那里，他们用ROC曲线来测量分类器的精度。
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浏览 4提问于2018-02-21得票数 0
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预测错误。C5.0(分类器。分类器很好，当我在预测命令中不使用type="prob“时，它也工作得很好，但是我不能绘制ROC曲线。这是我用来创建我自己<
浏览 1提问于2015-09-17得票数 1
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现在我在绘制ROC曲线时遇到了问题。我已经尝试了几个代码，但大多数都给我一个错误的多标签是不解释的。我有以下代码，直到我的神经网络产生准确性。如果有人能帮助我完成代码的后面部分，我将不胜感激。)
print ("Standard Deviation List: ", std_list)
以下是指向数据集的链接
浏览 25提问于2018-08-30得票数 1
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我可以期待一个连续的ROC曲线关于二元结果(实际的，预测的)。我在二进制实际和二进制预测结果上使用了以下命令，我得到的只是带有一个inflection.The命令的图，我使用的命令是plot.roc(data$actual,data$0
110请告诉我，如果有其他的解释，并<e
浏览 3提问于2015-10-19得票数 0
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我正在使用scikit learn，我想要绘制精确度和召回率曲线。我使用的分类器是RandomForestClassifier。scikit学习文档中的所有资源都使用二进制分类。另外，我可以绘制多类的ROC曲线吗？
此外，我只找到了多标签的支持向量机，它有一个RandomForest没有的decision_function
浏览 5提问于2019-05-11得票数 20
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浏览 4提问于2017-11-24得票数 2
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用于分割的DSC和IOU
、、、、
经过5个年代后的结果是我使用的指标如下：
def iou91%的iou，但预测的口罩并不像预期的那样。他们预测了大部分图
浏览 6提问于2021-05-30得票数 1
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from sklearn.metrics import roc_auc_score,roc_curve,precisi
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绘制最近质心的ROC曲线
、、、
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AttributeError: 'NearestCentroid' object has no attribute 'predict_proba'
浏览 5提问于2017-11-30得票数 1
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我正在关注这篇博文：目前，我正在训练模型A，记录终端上显示的结果，然后训练模型B，并记录这些结果并进行比较。有没有一种方法可以自动将两个模型的结果保存为表格格式，以便我可以轻松地比较这两种情况下各种指标的差异？PS :为了清楚起见，我知道我可以将每次运行的结果保存到列表/字典中，然后根据需要对其进行整形。
我<
浏览 2提问于2018-03-02得票数 1
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浏览 0提问于2018-05-27得票数 1
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浏览 2提问于2014-04-02得票数 0
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1) only 2 classes(Trousers and pullovers) out of 10 classes of the [FMNIST][1]我已经成功地实现了这两种情况下的朴素贝叶斯分类器，但我无法理解如何实现ROC曲线，因为它需要设置阈值。朴素贝叶斯分类器仅使用离散分布的似然和先得到后验，特征值为RGB
浏览 1提问于2019-01-19得票数 0
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浏览 0提问于2013-05-06得票数 2
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浏览 2提问于2015-11-05得票数 7
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到目前为止，一切顺利，我还交叉验证了我的模型mdlSVM = fi
浏览 35提问于2017-08-08得票数 0
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根据我的理解，由于Relu不能提供与Softmax不同的概率，所以不可能绘制ROC曲线。但是，有没有办法将输出从Relu转换成类似于ROC曲线的输出。我对此很感兴趣，因为我的项目(图像分类)能够调整分类阈值是很重要的。
浏览 0提问于2020-11-24得票数 1
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