编写求 TPR 和 FPR 的函数,并应用到作业 1 or 2 的分类结果中
时间: 2024-06-10 16:04:28 浏览: 9
好的,我明白你的问题了。以下是一个简单的 Python 函数,用于计算真正例率(True Positive Rate, TPR)和假正例率(False Positive Rate, FPR):
```python
def tpr_fpr(y_true, y_pred):
TP = sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
FN = sum((y_true == 1) & (y_pred == 0))
FP = sum((y_true == 0) & (y_pred == 1))
TN = sum((y_true == 0) & (y_pred == 0))
TPR = TP / (TP + FN)
FPR = FP / (FP + TN)
return TPR, FPR
```
该函数的输入为两个 Numpy 数组:`y_true` 是真实标签,`y_pred` 是模型预测值。输出为 TPR 和 FPR 两个浮点数。
为了将其应用到作业 1 或 2 的分类结果中,我们需要首先将数据集划分为训练集和测试集。然后,在训练集上训练分类器,并在测试集上进行预测。最后,将预测值与真实标签传入函数中,得到 TPR 和 FPR 的值。
有了 TPR 和 FPR 的值,我们就可以画出 ROC 曲线了。以下是一个 Python 函数,用于绘制 ROC 曲线:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_roc_curve(fpr, tpr):
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC Curve', linewidth=2)
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic (ROC) curve')
plt.legend()
plt.show()
```
该函数需要传入两个参数:FPR 的值和 TPR 的值。使用 Matplotlib 库绘制 ROC 曲线,其横轴为 FPR,纵轴为 TPR。
希望这些函数能对你有所帮助,如果你还有其他问题,请随时问我!
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