pytorch 图像分类绘制ROC曲线

时间: 2024-08-29 17:01:56 浏览: 39
PyTorch 中绘制 ROC 曲线通常是在模型进行二元分类任务后,用于评估其性能的一种可视化方法。ROC 矩阵(Receiver Operating Characteristic Curve),全称是接收者操作特性曲线,它展示了真正例率 (True Positive Rate) 与假正例率 (False Positive Rate) 随着阈值变化的关系。 以下是使用 PyTorch 画 ROC 曲线的基本步骤: 1. **预测结果与标签**:首先,你需要从模型得到对样本的预测概率(通常是正类的概率),以及对应的标签。通常,这会是一个二分类问题,例如 `y_pred` 是概率向量,`y_true` 是实际类别。 ```python y_pred = model(inputs) y_prob = torch.softmax(y_pred, dim=1)[:, 1] # 获取正类概率 y_true = targets ``` 2. **计算 TP, FP, TN, FN**:基于预测概率和真实标签,你可以计算出真正例、假正例、真负例和假负例的数量。 3. **生成 FPR 和 TPR**:FPR 是 False Positive Rate,即假阳性比例;TPR 是 True Positive Rate,即真正例比例。根据这些数据点可以画出 ROC 曲线。 ```python fpr, tpr, _ = sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_prob) ``` 4. **画图**:最后,使用如 Matplotlib 这样的库来绘制 ROC 曲线。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ```

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