fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y,y_pred)

时间: 2024-06-06 13:09:23 浏览: 132
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ROC-curve.rar_open_roc_roc_curve

这是一个关于ROC曲线的问题。ROC曲线是通过计算不同阈值下的假阳性率（False Positive Rate）和真阳性率（True Positive Rate）得到的，计算方法是通过调用sklearn库中的roc_curve函数实现的，其中y是真实标签，y_pred是预测值。函数的返回值是三个数组，分别是假阳性率，真阳性率和阈值。
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ROC曲线通过绘制真阳性率（True Positive Rate, TPR）与假阳性率（False Positive Rate, FPR）之间的关系，能够直观地展示不同阈值设置对模型性能的影响。 在Matlab中实现ROC曲线，首先我们需要理解以下几个关键...
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roc.zip_ROC matlab_plotroc_plotroc matlab_roc_roc curve

plotroc函数会计算出对应的FPR和TPR，并返回一个roc曲线结构体rocCurve，以及两个向量tpr和fpr，分别对应各个阈值下的TPR和FPR。你可以根据需要调整代码，如添加曲线颜色、线型等细节。 此外，plotroc...

解释代码fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)

roc_curve() 函数会计算出不同阈值下的 FPR 和 TPR 值，并返回一个包含三个数组的元组 (fpr, tpr, thresholds)，分别表示 FPR、TPR 和阈值的值。接着，roc_auc_score() 函数的参数也是 y_test 和 y_pred，用于计算 ...

y_scores = y_pred # 将多分类标签转换为二分类标签 y_true = np.argmax(y_test, axis=0) # 计算FPR和TPR fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) # 计算AUC roc_auc = auc(fpr, tpr)

roc_curve 函数用于计算二分类问题的 ROC 曲线，需要传入真实标签和预测得分。在这段代码中，y_true 和 y_scores 应该都是一维的数组。 由于出现了错误信息中提到的未知数据格式的问题，可能是 y_true 或 ...

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred)报错 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

这个错误通常是由于 y_test_binary 参数的维度不...fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred) 另外，你还需要确保 y_pred 参数的形状与 y_test_binary 相同，即它们包含相同数量的元素。

# 计算ROC曲线和AUC值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC值：', roc_auc) # 计算PR曲线和AUC值 precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_pred) pr_auc = auc(recall, precision) print('PR AUC值：', pr_auc)在此代码和上述问题的基础上，也绘出ROC曲线

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1]...

pandas中fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test.values,y_pred)出现错误：multiclass format is not supported怎么解决

roc_curve() 函数只支持二分类问题的ROC曲线绘制，而你的数据集是多分类问题，因此出现了 multiclass format is not supported 的错误。 如果你想绘制多分类问题的ROC曲线，可以使用 roc_auc_score() 函数...

优化代码# 打印分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, auc # 评估分类模型性能 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) roc_auc = auc(fpr, tpr)出错ValueError: multiclass format is not supported

这个错误提示是因为 roc_curve 函数不支持多分类问题的评估。该函数是用于二分类问题的。如果你的模型是用于多分类问题的，则需要使用其他的评估指标。 对于多分类问题，可以使用以下指标进行评估： - 混淆矩阵...

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred)报错ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:[400:8]

这个错误通常出现在y_test_binary和y_pred的长度不一致时。请检查一下y_test_binary和y_pred的长度是否相同。你可以使用len()函数来检查它们的长度。另外，也要确保这两个变量的数据类型相同。如果它们的数据类型...

绘制ROC曲线时 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)报错 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported

这个报错是因为roc_curve函数不支持多类分类问题，只支持二分类问题。如果你的y_test和y_pred是多类别的，那么你需要对其进行二分类问题的转换。常见的方法有Macro-average、Micro-average和One-vs-One等方法。 举...

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)报错 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported

这个错误通常是因为 roc_curve 函数不支持多类别分类问题。roc_curve 函数是用于二元分类问题的，它需要二元分类的标签和概率值作为输入。对于多类别分类问题，你可以使用 roc_auc_score 函数来计算 ROC AUC ...

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred)报错ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [20, 8]怎么修改

这个错误意味着你的 y_test_binary 和 y_pred 数组的样本数量不一致。你需要确保它们的长度相等。 如果 y_test_binary 是一个形状为 (20, 1) 的二维数组，那么你可以尝试使用以下代码将其转换为一维数组： ...

分析这些代码，并且解释每个函数的作用：scores_XGB = [] scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred)) scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred)) confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred) f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_xgb, recall_xgb, thresholds = roc_curve(val_y,predictions_xgb[:,1], pos_label=1) area_xgb = auc(FPR_xgb,recall_xgb)

2. scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred))：在scores_XGB列表中添加精确度指标得分，使用真实标签val_y和预测标签y_pred。 3. scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred))：在scores_...

# 绘制 ROC 曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject_ecg\main.py", line 220, in <module> fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 962, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 731, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported怎么修改

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary.ravel(), y_pred_binary.ravel()) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot...

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc_score) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

代码中，首先使用roc_curve()函数计算出了在测试集上的fpr、tpr和thresholds三个值，然后使用roc_auc_score()函数计算出了AUC（Area Under Curve）值，最后通过plt.plot()函数绘制ROC曲线并展示出来。...

def evaluate_model(model, test_data,vectorizer): test_vectors = [] for text in test_data['sms']: tokens = bert_tokenize(text) test_vectors.append(" ".join(tokens)) test_vectors = vectorizer.transform(test_vectors) pred_probs = model.predict_proba(test_vectors)[:, 1] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data['target'], pred_probs) auc_score = roc_auc_score(test_data['target'], pred_probs) return fpr, tpr, auc_score怎么算出KS值

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data['target'], pred_probs) auc_score = roc_auc_score(test_data['target'], pred_probs) ks = max(tpr - fpr) return fpr, tpr, auc_score, ks 其中，新增了...

Traceback (most recent call last): File "D:\moudle\main.py", line 210, in <module> fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_proba[:, 1]) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 992, in roc_curve fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py", line 749, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: multiclass format is not supported是什么意思，该如何修改

这个错误提示是因为 roc_curve 函数不支持多类别分类问题，而你的 y_test 中包含了多个类别。要解决这个问题，你需要将多类别分类问题转换为二元分类问题，例如使用 one-vs-rest 或 one-vs-one 策略。具体来说，你...
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