TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area是什么意思
时间: 2024-06-01 22:14:24 浏览: 9
这些是性能度量指标,用于评估二元分类器的效果。其中,TP代表真正例(True Positive),FP代表假正例(False Positive),Precision代表查准率,Recall代表查全率,F-Measure代表精度和查全率的调和平均值,MCC代表马修斯相关系数,ROCArea代表受试者工作特征曲线下面积,PRCArea代表准确率-召回率曲线下面积。
相关问题
怎么把运行好的随机森林的TP Rate,FP Rate,Precision,Recall,F-Measure,ROC,PRC都算出来输出
在Python中,可以使用sklearn.metrics模块中的函数来计算随机森林的各项性能指标。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report, roc_curve, precision_recall_curve, auc
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion matrix:\n', cm)
# 输出分类报告
report = classification_report(y_test, y_pred)
print('Classification report:\n', report)
# 计算ROC曲线和AUC值
y_proba = rf.predict_proba(X_test)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_proba[:, 1], pos_label=2)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print('ROC AUC:', roc_auc)
# 绘制ROC曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %0.2f)' % roc_auc)
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')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
# 计算PRC曲线和AUC值
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_proba[:, 1], pos_label=2)
prc_auc = auc(recall, precision)
print('PRC AUC:', prc_auc)
# 绘制PRC曲线
plt.figure()
plt.plot(recall, precision, color='darkorange', lw=2, label='PRC curve (AUC = %0.2f)' % prc_auc)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall Curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
在上述代码中,首先使用load_iris函数加载鸢尾花数据集,然后将数据集划分为训练集和测试集。接着,使用RandomForestClassifier函数创建随机森林模型并在训练集上进行训练,然后在测试集上进行预测。然后,使用sklearn.metrics模块中的函数计算准确率、混淆矩阵、分类报告、ROC曲线和AUC值、PRC曲线和AUC值,并使用matplotlib库绘制ROC曲线和PRC曲线。
需要注意的是,以上代码中的y_proba[:, 1]是指预测为正例的概率,这里默认将类别为2的鸢尾花作为正例。如果需要将其他类别作为正例,需要将pos_label参数设置为相应的类别标签。
《Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness & correlation》的MLA格式
在评估分类器性能时,常用的度量有准确率、召回率、F-度量,及 ROC 曲线、信息量、标记量。
准确率是分类器预测正确的样本数与总样本数之比。
召回率是分类器预测正确的正样本数与实际正样本数之比。
F-度量是准确率和召回率的调和平均值。
ROC 曲线是受试者工作特征 (receiver operating characteristic) 曲线,用来表示分类器的效果,它通过改变分类阈值来改变敏感度和特异度。
信息量和标记量都是用来评估分类器的类标记预测能力,信息量是分类器预测正确的样本数与实际正样本数之和,标记量是分类器预测错误的样本数与实际负样本数之和。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)