混淆矩阵绘制roc曲线

以下是绘制ROC曲线的步骤：

1. 导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 绘制混淆矩阵：

# 假设混淆矩阵为：
# [[TN, FP],
#  [FN, TP]]
confusion_matrix = [[TN, FP], [FN, TP]]

3. 计算真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）：

TPR = TP / (TP + FN)
FPR = FP / (FP + TN)

4. 绘制ROC曲线：

plt.plot(FPR, TPR, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve')
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 (ROC) Curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

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混淆矩阵 绘制ROC曲线

混淆矩阵（Confusion Matrix）和ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是评估分类模型性能常用的工具。

混淆矩阵是一个2x2的矩阵，记录了分类模型在测试集上的分类结果。具体来说，矩阵的四个元素分别表示真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）。对于二分类问题，TP表示模型正确将正样本分类为正类的样本数，FP表示模型错误将负样本分类为正类的样本数，TN表示模型正确将负样本分类为负类的样本数，FN表示模型错误将正样本分类为负类的样本数。

ROC曲线是一条以假正例率（False Positive Rate，FPR）为横轴、真正例率（True Positive Rate，TPR）为纵轴的曲线。其中，TPR等于TP/(TP+FN)，表示正样本被正确分类为正类的比例；FPR等于FP/(FP+TN)，表示负样本被错误分类为正类的比例。ROC曲线可以帮助我们在不同的分类阈值下绘制出模型的性能情况。

下面是绘制混淆矩阵和ROC曲线的示例代码（使用Python的sklearn库）：

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

# 计算混淆矩阵
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0]
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()

# 绘制混淆矩阵
plt.matshow(confusion_matrix(y_true, y_pred))
plt.colorbar()
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

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

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

这段代码中，我们首先使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵，然后使用matshow函数将其可视化。接着，我们使用roc_curve和auc函数计算ROC曲线的横纵坐标和曲线下面积，最后使用plot函数将ROC曲线绘制出来。

怎么根据混淆矩阵绘制roc曲线

根据混淆矩阵绘制ROC曲线的步骤如下：

1. 计算真正率（True Positive Rate, TPR）和假正率（False Positive Rate, FPR）。
TPR = TP / (TP + FN)
FPR = FP / (FP + TN)
其中，TP、FN、FP、TN 分别为混淆矩阵中的真正例、假反例、假正例、真反例。

2. 绘制ROC曲线。
将计算得到的TPR和FPR分别作为纵坐标和横坐标，绘制ROC曲线。

3. 计算AUC。
AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，用来评估分类器的性能。

下面是一个Python代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_roc_curve(confusion_matrix):
    TP = confusion_matrix[1][1]
    FN = confusion_matrix[1][0]
    FP = confusion_matrix[0][1]
    TN = confusion_matrix[0][0]
    
    TPR = TP / (TP + FN)
    FPR = FP / (FP + TN)
    
    plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
    plt.plot(FPR, TPR, 'ro')
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('True Positive Rate')
    plt.title('ROC Curve')
    plt.show()
    
confusion_matrix = [[50, 10], [5, 35]]
plot_roc_curve(confusion_matrix)

其中，confusion_matrix为混淆矩阵，这里是一个2x2的二分类混淆矩阵。函数plot_roc_curve根据混淆矩阵计算TPR和FPR，然后绘制ROC曲线。