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实战——ROC曲线及其绘制

image-20220528182210139

ROC曲线介绍

  • ROC曲线的全名:Receiver Operation Characteristic Curve:接收者操作特征曲线
  • 描述FPR和TPR之间的关系
  • 横轴:FPR 纵轴:TPR
  • FPR:(False Positive Rate)所有反类中,被预测成正类的比率

image-20220528182732308

FPR=FPTN+FP
  • TPR:(True Positive Rate)所有正类中,被预测成正类的比率,即召回率, 即TPR=Recall

image-20220528182929783

TPR=recall=TPTP+FN
  • TPR与FPR的变化趋势一致

    image-20220528183033054

  • ROC曲线解释

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理想目标:TPR=1,FPR=0,即图中(0,1)点,故ROC曲线越靠拢(0,1)点,越偏离45度对角线越好

绘制ROC曲线

在sklearn中,使用sklearn.metrics.roc_curve函数绘制ROC曲线

实时效果反馈

1.关于ROC曲线,下列说法正确的是:

A 描述FPR和TPR之间的关系

B TPR与FPR的变化趋势不一致

C 横轴:TPR 纵轴:FPR

D 以上说法均不正确

2.绘制ROC曲线,使用sklearn中的:

A precision_score

B recall_score

C roc_curve

D precision_recall_curve

答案

1=>A 2=>C

 

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