roc 给定m个正例子,n个反例子,根据学习器预测结果从高到低进行排序
时间: 2023-08-17 17:03:02 浏览: 35
给定m个正例子和n个反例子,我们可以通过学习器对这些样本进行预测,并将预测结果从高到低进行排序。
首先,我们需要将学习器应用于这些样本,得到每个样本的预测结果。预测结果可以是一个实数值,表示样本属于正例的概率或置信度,也可以是一个二元值,表示样本的类别(正例或反例)。假设我们得到了m个正例子的预测结果p1, p2, ..., pm和n个反例子的预测结果q1, q2, ..., qn。
接下来,我们可以将这些预测结果从高到低进行排序。具体的排序方法可以根据预测结果的类型来确定。如果预测结果是实数值,我们可以按照预测结果的大小进行降序排序。如果预测结果是二元值,我们可以按照预测结果为正例的概率进行降序排序。排序后,我们可以得到一个有序的列表,其中包含了所有样本的预测结果。
这个有序的列表可以帮助我们更好地理解学习器的性能。我们可以通过查看列表的前面一部分,找到预测结果较高的样本,这些样本更有可能是真实的正例。而对于列表的后面一部分,预测结果较低的样本,则更有可能是真实的反例。因此,我们可以根据这个有序的列表来进行进一步的分析和决策,例如确定一个阈值来进行分类,或者选择前面部分的样本作为重点关注的样本。
综上所述,我们可以通过学习器对m个正例子和n个反例子进行预测,并将预测结果从高到低进行排序,以帮助我们更好地理解学习器的性能和做出相应的决策。
相关问题
举一个roc_auc_score的例子
假设我们有一个二分类问题,数据集中有100个样本,每个样本有3个特征。我们可以使用以下代码来计算roc_auc_score:
```
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=3, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LogisticRegression(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict_proba(X_test)[:,1]
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print("ROC AUC Score:", roc_auc)
```
在这个例子中,我们生成了一个有100个样本和3个特征的合成数据集。我们将数据集分成80%的训练数据和20%的测试数据,并使用LogisticRegression模型进行训练。然后,我们使用predict_proba函数生成模型对测试数据的预测概率,并从其中选择第二列,因为我们需要预测正例的概率。最后,我们使用roc_auc_score函数计算ROC AUC分数,并打印结果。
从matlab分类学习器中导出roc曲线
要从Matlab分类学习器中导出ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,首先需要确保已经训练好了分类学习器并且进行了预测。接下来,可以按照以下步骤导出ROC曲线:
1. 使用训练好的分类学习器对测试数据进行预测,得到预测结果以及真实标签。
2. 使用perfcurve函数根据预测结果和真实标签计算出ROC曲线的横纵坐标。perfcurve函数的用法如下:
[~,~,~,AUC] = perfcurve(labels, scores, positiveClass);
其中labels为真实的标签,scores为分类学习器输出的得分,positiveClass为正例的类别。
3. 使用plot函数将计算得到的ROC曲线进行绘制。可以设置线型、颜色、标签等参数以便更清晰地展示ROC曲线。
4. 可以通过legend函数添加图例说明每条曲线对应的类别或者学习器。
5. 最后,使用xlabel和ylabel函数添加横纵坐标的标签,并使用title函数添加标题,使得ROC曲线的图像更加清晰和易于理解。
通过以上步骤,就可以从Matlab分类学习器中导出ROC曲线,并且对分类学习器的性能进行评估和比较。同时,可以根据AUC(Area Under the Curve)的数值来比较不同学习器的性能,AUC值越大代表学习器性能越好。