在此基础上fpr, tpr是什么?怎么求
时间: 2024-02-25 09:58:06 浏览: 32
在使用 `roc_auc_score` 函数计算多分类的 ROC AUC 值时,无法直接得到每个类别的 ROC 曲线。如果需要绘制 ROC 曲线,可以使用 `roc_curve` 函数计算每个类别的 FPR 和 TPR 值,然后绘制多条 ROC 曲线。`roc_curve` 函数的用法如下:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(n_classes):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true_binarized[:, i], y_score[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
```
其中 `fpr` 和 `tpr` 分别是字典类型,保存了每个类别的 FPR 和 TPR 值,可以通过 `fpr[i]` 和 `tpr[i]` 获取第 `i` 个类别的 FPR 和 TPR 值。`roc_auc` 也是字典类型,保存了每个类别的 ROC AUC 值。`auc` 函数用于计算 ROC 曲线下的面积,可以通过 `auc(fpr[i], tpr[i])` 计算第 `i` 个类别的 ROC AUC 值。
相关问题
可以在此基础上用代码做出混淆矩阵和roc曲线么?
当然可以!下面是基于你提供的代码,添加混淆矩阵和ROC曲线的代码:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, auc
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion Matrix:\n', cm)
# 绘制ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %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()
```
首先,在测试集上进行预测,并将输出值转换为二进制的分类标签。然后使用`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵,并输出到屏幕上。
接下来,使用`roc_curve`函数计算ROC曲线的假正率(fpr)、真正率(tpr)和阈值(thresholds),使用`auc`函数计算ROC曲线下面积(AUC)。最后,使用Matplotlib绘制ROC曲线,并将AUC值输出到屏幕上。
数据data中Y为无序四分类因变量,已经有真实标签、预测标签,怎样绘制ROC曲线?使横纵坐标为TPR、FPR?请输出R代码。
以下是R代码:
```R
library(pROC)
# 将真实标签和预测标签转化为二元变量
y_true <- factor(data$Y, levels = c(1, 2, 3, 4))
y_pred <- factor(data$predicted_label, levels = c(1, 2, 3, 4))
# 计算ROC曲线的TPR和FPR
roc_data <- roc(y_true, y_pred)
tp <- roc_data$tp/(roc_data$tp+roc_data$fn)
fp <- roc_data$fp/(roc_data$tn+roc_data$fp)
# 绘制ROC曲线
plot(fp, tp, type="l", col="blue", xlab="False Positive Rate", ylab="True Positive Rate")
```
在此基础上,您可以进一步调整曲线的表现形式,例如添加对角线(即随机猜测的曲线)或选择不同的颜色等。
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