在Excel中作ROC曲线

在Excel中制作ROC曲线，可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据：准备真实值和预测值两列数据，其中真实值为0或1，预测值为0到1之间的连续值。

2. 计算真正率和假正率：在Excel中插入一列，计算真正率和假正率，其中真正率=TP/(TP+FN)，假正率=FP/(FP+TN)，其中TP表示真正例数，FN表示假负例数，FP表示假正例数，TN表示真负例数。

3. 绘制ROC曲线：在Excel中选中真正率和假正率两列数据，点击插入图表，选择散点图，再选择添加趋势线，趋势线类型选择“移动平均线”，平均数输入“1”，然后点击确定即可绘制ROC曲线。

4. 计算AUC值：在Excel中选中ROC曲线下的面积，点击公式栏中的“fx”图标，输入“=AUC(真正率列,假正率列)”，回车即可计算AUC值。

以上就是在Excel中作ROC曲线的步骤，希望能对你有所帮助。

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用pathon将execl表格带入画roc曲线

要画ROC曲线，你需要先计算真阳性率（true positive rate, TPR）和假阳性率（false positive rate, FPR）的值，而这些值通常需要通过分类模型来计算。如果你已经有了这些值，那么可以使用Python中的`matplotlib`库来画出ROC曲线。

以下是一个简单的例子，假设你已经有了TPR和FPR的值存储在一个Excel文件中，可以使用`pandas`库来读取这个文件。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取TPR和FPR的值
tpr = df['TPR']
fpr = df['FPR']

# 画ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label='Random guess')
plt.xlabel('False positive rate')
plt.ylabel('True positive rate')
plt.title('ROC curve')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

上述代码中，`df = pd.read_excel('data.xlsx')`会读取名为`data.xlsx`的Excel文件并将其存储为一个数据框（DataFrame）对象`df`。然后，我们从数据框中提取TPR和FPR的值，并将其传递给`plt.plot()`函数来画ROC曲线。最后，我们设置一些坐标轴标签、标题和图例，然后使用`plt.show()`函数显示图形。

请注意，用于计算TPR和FPR的分类模型不在本例中给出，你需要自己准备数据并计算这些值。

用matlab将表格中的数据读取后绘制PR、ROC曲线

在Matlab中，我们可以使用`readtable`函数读取表格数据，然后使用`plot`函数绘制PR、ROC曲线。

首先，假设你的表格数据保存在名为`data_table.xlsx`的Excel文件中，数据位于第一个工作表中。我们可以使用以下代码来读取数据：

data_table = readtable('data_table.xlsx');

接下来，我们需要从数据表中提取出真实标签和模型预测概率，这两个数据列的列名分别为`GroundTruth`和`Score`。假设我们将这两个数据保存到名为`ground_truth`和`score`的变量中：

ground_truth = data_table.GroundTruth;
score = data_table.Score;

然后，我们可以使用`perfcurve`函数来计算PR、ROC曲线的数据点。例如，以下代码可以计算PR曲线的数据点：

[precision, recall, thresholds] = perfcurve(ground_truth, score, 1);

最后，我们可以使用`plot`函数将计算出的PR曲线绘制出来：

plot(recall, precision, 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('Precision-Recall Curve');

类似地，我们可以计算ROC曲线的数据点并绘制出来。以下是完整的代码示例：

data_table = readtable('data_table.xlsx');
ground_truth = data_table.GroundTruth;
score = data_table.Score;

[precision, recall, thresholds] = perfcurve(ground_truth, score, 1);
figure;
plot(recall, precision, 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('Recall');
ylabel('Precision');
title('Precision-Recall Curve');

[fpr, tpr, thresholds] = perfcurve(ground_truth, score, 1);
figure;
plot(fpr, tpr, 'b', 'LineWidth', 2);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve');