python roc计算_Python计算ROC

# 计算方式，将prob从大到排列，prob = [0.9,0.8,0.7,0.3,0.2],对应

# truth=[1,1,0,1,1],然后取prob的第一个元素到最后一个元素作为阀值，

# 当大于这个阀值为正样本否则为负样本(如取0.9，则pred=[0,0,0,0,0])，

# 构建混淆矩阵计算 tpr = tp/(tp+fn) 和 fpr = fp/(fp+tn)

from sklearn.metrics import roc_curve, auc, mean_squared_error, accuracy_score

def check_fit(truth, prob):

"""

truth: 真实的值 [1,0,1,1,1]

prob: 预测的值 [0.9,0.7,0.8,0.2,0.3]

"""

fpr, tpr, _ = roc_curve(truth, prob) # drop_intermediate:(default=True)

roc_auc = auc(fpr, tpr) # 计算auc值，roc曲线下面的面积等价于 roc_auc_score(truth,prob)

plt.figure()

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([-0.1, 1.05])

plt.ylim([-0.1, 1.05])

plt.xlabel('False Positive Rate')

plt.ylabel('True Positive Rate')

plt.title('Receiver operating characteristic example')

plt.legend(loc="lower right")

plt.show()

print('results are RMSE, accuracy, ROC')

predics = [1 if i>=0.5 else 0 for i in prob]

print(math.sqrt(mean_squared_error(truth, prob)), accuracy_score(truth, predics), roc_auc)

画出来的图类似于下面的。

需要注意的是：计算fpr和tpr时候，参数drop_intermediate若默认，则会去除掉一些值

drop_intermediate : boolean, optional (default=True)

Whether to drop some suboptimal thresholds which would not appear

on a plotted ROC curve. This is useful in order to create lighter

ROC curves.

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