已知logits怎么画ROC,PR曲线
时间: 2024-05-04 14:04:29 浏览: 8
首先,要画ROC曲线和PR曲线,需要先计算出模型的预测结果和真实标签之间的关系。
1. 计算预测结果和真实标签之间的关系
对于二分类问题,我们可以将预测结果转化为概率值,然后将概率值与真实标签进行对比,得到一系列的预测结果。其中,预测结果为1表示预测为正例,预测结果为0表示预测为负例。
2. 计算ROC曲线
ROC曲线是以FPR(False Positive Rate)为横轴,TPR(True Positive Rate)为纵轴的二维曲线。在计算ROC曲线时,需要先计算出一系列的FPR和TPR值,然后将它们绘制在坐标系中,就可以得到ROC曲线。
- 计算FPR和TPR值
FPR表示预测为负例但实际为正例的样本占所有负例样本的比例,可以用以下公式计算:
$FPR = \frac{FP}{FP + TN}$
其中,FP表示预测为正例但实际为负例的样本数,TN表示预测为负例且实际为负例的样本数。
TPR表示预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本的比例,可以用以下公式计算:
$TPR = \frac{TP}{TP + FN}$
其中,TP表示预测为正例且实际为正例的样本数,FN表示预测为负例但实际为正例的样本数。
- 绘制ROC曲线
将一系列的FPR和TPR值绘制在坐标系中,就可以得到ROC曲线。ROC曲线越靠近左上角,模型的预测效果就越好。
3. 计算PR曲线
PR曲线是以Recall为横轴,Precision为纵轴的二维曲线。在计算PR曲线时,需要先计算出一系列的Recall和Precision值,然后将它们绘制在坐标系中,就可以得到PR曲线。
- 计算Recall和Precision值
Recall表示预测为正例且实际为正例的样本占所有实际为正例样本的比例,可以用以下公式计算:
$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$
其中,TP表示预测为正例且实际为正例的样本数,FN表示预测为负例但实际为正例的样本数。
Precision表示预测为正例且实际为正例的样本占所有预测为正例样本的比例,可以用以下公式计算:
$Precision = \frac{TP}{TP + FP}$
其中,TP表示预测为正例且实际为正例的样本数,FP表示预测为正例但实际为负例的样本数。
- 绘制PR曲线
将一系列的Recall和Precision值绘制在坐标系中,就可以得到PR曲线。PR曲线越靠近右上角,模型的预测效果就越好。