pytorch绘制roc和auc曲线

可以使用sklearn.metrics库中的roc_curve和auc函数来绘制ROC和AUC曲线。具体实现可以参考以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# y_true为真实标签，y_score为预测得分
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

plt.figure()
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()

注意，y_true和y_score需要根据具体情况进行替换。

相关问题

pytorch画roc曲线

要画ROC曲线，需要先计算出模型的真正率（TPR）和假正率（FPR），并以FPR为横坐标，TPR为纵坐标，绘制ROC曲线。下面是一个使用PyTorch实现的ROC曲线绘制的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 定义模型，这里使用一个简单的二分类模型作为例子
class BinaryClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(BinaryClassifier, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        return torch.sigmoid(x)

# 定义数据集和数据加载器
X = np.random.rand(1000, 10)
y = np.random.randint(0, 2, size=(1000,))
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.tensor(X, dtype=torch.float32), torch.tensor(y, dtype=torch.float32))
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32)

# 训练模型
model = BinaryClassifier(input_size=10)
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(10):
    for inputs, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels.unsqueeze(1))
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 计算模型的预测结果和真实标签
model.eval()
with torch.no_grad():
    y_pred = []
    y_true = []
    for inputs, labels in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        y_pred.append(outputs.numpy())
        y_true.append(labels.numpy())
    y_pred = np.concatenate(y_pred, axis=0)
    y_true = np.concatenate(y_true, axis=0)

# 计算ROC曲线和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.figure()
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()

在这个示例中，我们使用一个简单的二分类模型对一个随机生成的数据集进行训练，并计算出模型的预测结果和真实标签。然后，使用`sklearn.metrics`中的`roc_curve`和`auc`函数计算出ROC曲线和AUC值，并使用`matplotlib`库绘制ROC曲线。

pytorch roc曲线

PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以用于训练和评估神经网络模型。在PyTorch中，要绘制ROC曲线，通常需要计算模型的预测概率和真实标签，然后根据不同的概率阈值计算真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。

以下是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch计算和绘制ROC曲线：

import torch
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了模型预测的概率和真实标签
predictions = model(inputs)  # 模型预测的概率
labels = ground_truth_labels  # 真实标签

# 将PyTorch的张量转换为NumPy数组
predictions = predictions.detach().numpy()  # 模型预测的概率
labels = labels.numpy()  # 真实标签

# 计算ROC曲线的TPR和FPR
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(labels, predictions)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', 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()

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据你的具体情况进行调整。你需要替换`model(inputs)`和`ground_truth_labels`为你自己的模型预测和真实标签。同时，还需要安装`scikit-learn`和`matplotlib`包，可以使用`pip install scikit-learn matplotlib`命令进行安装。

希望这个示例对你有帮助！如有任何问题，请随时提问。