python绘制多分类的ROC曲线

时间: 2023-10-04 18:04:41 浏览: 44
绘制多分类的ROC曲线可以采用微观平均和宏观平均的方式。下面给出一个示例代码: ```python import numpy as np from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机分类结果 n_classes = 3 n_samples = 1000 y_true = np.random.randint(low=0, high=n_classes, size=n_samples) y_score = np.random.rand(n_samples, n_classes) # 计算ROC曲线和AUC值 fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true == i, y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # 计算宏观平均ROC曲线和AUC值 macro_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) macro_tpr = np.zeros_like(macro_fpr) for i in range(n_classes): macro_tpr += np.interp(macro_fpr, fpr[i], tpr[i]) macro_tpr /= n_classes macro_auc = auc(macro_fpr, macro_tpr) # 计算微观平均ROC曲线和AUC值 micro_fpr, micro_tpr, _ = roc_curve((y_true == np.arange(n_classes)[:, None]).ravel(), y_score.ravel()) micro_auc = auc(micro_fpr, micro_tpr) # 绘制ROC曲线 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(micro_fpr, micro_tpr, label='micro-average ROC (AUC = {0:0.2f})'.format(micro_auc), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(macro_fpr, macro_tpr, label='macro-average ROC (AUC = {0:0.2f})'.format(macro_auc), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = ['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue'] for i, color in zip(range(n_classes), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=2, label='ROC curve of class {0} (AUC = {1:0.2f})'.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=2) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve for Multi-class Classification') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ``` 在这个示例代码中,首先生成了随机的分类结果,然后分别计算每个类别的ROC曲线和AUC值。接着计算宏观平均和微观平均的ROC曲线和AUC值,并将它们一起绘制在同一张图上。最后,加入了一条虚线作为基准,将图例添加到图表中。 需要注意的是,对于多分类问题,sklearn.metrics.roc_curve函数的第一个参数需要传入一个bool型的数组,表示当前样本是否属于当前类别。因此,在计算ROC曲线时需要对每个类别进行二元分类。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python实现二分类和多分类的ROC曲线教程

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) ...ROC曲线通常在Y轴上具有真阳性率,在X轴上具有假阳性率。
recommend-type

HTML+CSS制作的个人博客网页.zip

如标题所述,内有详细说明
recommend-type

基于MATLAB实现的SVC PSR 光谱数据的读入,光谱平滑,光谱重采样,文件批处理;+使用说明文档.rar

CSDN IT狂飙上传的代码均可运行,功能ok的情况下才上传的,直接替换数据即可使用,小白也能轻松上手 【资源说明】 基于MATLAB实现的SVC PSR 光谱数据的读入,光谱平滑,光谱重采样,文件批处理;+使用说明文档.rar 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2020b;若运行有误,根据提示GPT修改;若不会,私信博主(问题描述要详细); 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可后台私信博主; 4.1 期刊或参考文献复现 4.2 Matlab程序定制 4.3 科研合作 功率谱估计: 故障诊断分析: 雷达通信:雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计:SOC估计 目标定位:WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号:肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统:DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信 5、欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

基于MATLAB实现的有限差分法实验报告用MATLAB中的有限差分法计算槽内电位+使用说明文档

CSDN IT狂飙上传的代码均可运行,功能ok的情况下才上传的,直接替换数据即可使用,小白也能轻松上手 【资源说明】 基于MATLAB实现的有限差分法实验报告用MATLAB中的有限差分法计算槽内电位;对比解析法和数值法的异同点;选取一点,绘制收敛曲线;总的三维电位图+使用说明文档 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2020b;若运行有误,根据提示GPT修改;若不会,私信博主(问题描述要详细); 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可后台私信博主; 4.1 期刊或参考文献复现 4.2 Matlab程序定制 4.3 科研合作 功率谱估计: 故障诊断分析: 雷达通信:雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计:SOC估计 目标定位:WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号:肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统:DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信 5、欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

gara.ttf,字体下载

gara.ttf字体下载
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。