深度学习模型ROC曲线代码实现详解

深度学习 2023-10-31 13:06 446 联系人： 联系方式：

阅读提示：本文共计约2173个文字，预计阅读时间需要大约6分钟，由本站编辑整理创作于2023年10月31日11时10分58秒。

在机器学习和深度学习中，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评估分类器性能的图形工具。它通过将不同阈值下的真正率（True Positive Rate, TPR）和假正率（False Positive Rate, FPR）绘制在二维平面上，以展示分类器的整体性能。本文将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来实现ROC曲线的绘制以及计算AUC值。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。这里我们使用Iris数据集作为示例。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

接下来，我们将加载Iris数据集并将其分为训练集和测试集。

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

现在我们可以创建一个逻辑回归模型并进行训练。

clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

接下来，我们将使用roc_curve函数计算ROC曲线。这个函数需要真实标签、预测概率以及阈值。在这里，我们使用10个不同的阈值来计算ROC曲线。

y_pred_prob = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_prob)

最后，我们可以使用auc函数计算ROC曲线的AUC值。

roc_auc = auc(fpr, tpr)
print("Area under ROC curve:", roc_auc)

至此，我们已经实现了ROC曲线和AUC值的计算。在实际应用中，ROC曲线可以帮助我们更好地理解分类器的性能，并选择合适的阈值来平衡真正率和假正率。

 深度学习模型roc代码实例  

本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集，部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题，请联系我们进行删除！谢谢大家！

FIL算力购买与退款指南

最新矿机算力解析技术创新与市场动态一览