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本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学系列教学视频
本节(15)主要介绍:ROC = receiver operating characteristic curve, 受试者工作特征曲线
横坐标:FPR = false positive rate, 假阳 纵坐标:TPR = true positive rate, 真阳 ROC曲线上的点,表示在不同阈值时对应的FPR和TPR 上面的阈值指预测阳性概率为多大及以上时,判定为阳性 关注四个点来理解ROC曲线: (0,0) :FPR = 0,TPR = 0, 即全部预测N (1,1) :FPR = 1,TPR = 1,即全部预测P (1,0) :FPR = 1,TPR = 0,即全部预测错了 (1,1) :FPR =1,TPR = 1, 即全部预测对了
代码(基于之前的数据结果):
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_scorey_probs = model_svm.predict_proba(X)#print(y_probs)#print(y_probs[:,1])fpr,tpr,thresholds = roc_curve(y,y_probs[:,1],pos_label = 1)plt.plot(fpr,tpr,marker = 'o')plt.xlabel('fpr')plt.ylabel('tpr')plt.show()auc_score = roc_auc_score(y,model_svm.predict(X))print(auc_score)
#select the best thresholdJ = tpr - fpridx = argmax(J)best_threshold = thresholds[idx]
作者:北欧森林
链接:https://www.jianshu.com/p/496bb5f371d3 来源:简书,已获授权转载
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