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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章基于python实现ROC曲线绘制广场解析由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
ROC 。
结果 。
源数据:鸢尾花数据集（仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测） 。
Summary 。
features：['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)'] 。
实例：[5.1, 3.5, 1.4, 0.2] target：'setosa' 'versicolor' （0 , 1） 。
采用回归方法进行拟合得到参数和bias 。
model.fit(data_train, data_train_label) 。
对测试数据进行预测得到概率值 。
res = model.predict(data[:100]) 。
与训练集labels匹配后进行排序（从大到小） 。
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pred labels
68 0.758208 1
87 0.753780 1
76 0.745833 1
50 0.743156 1
65 0.741676 1
75 0.739117 1
62 0.738255 1
54 0.737036 1
52 0.733625 1
77 0.728139 1
86 0.727547 1
74 0.726261 1
58 0.725150 1
71 0.724719 1
36 0.724142 0
14 0.723990 0
31 0.721648 0
41 0.720308 0
72 0.717723 1
79 0.712833 1
97 0.705148 1
51 0.702838 1
35 0.702203 0
98 0.701731 1
92 0.701106 1
82 0.700661 1
53 0.700465 1
18 0.699350 0
16 0.696915 0
64 0.693333 1
.. ... ...
33 0.658937 0
96 0.656761 1
30 0.656279 0
57 0.655673 1
4 0.652616 0
85 0.648620 1
59 0.648586 1
19 0.646965 0
70 0.646262 1
88 0.644482 1
8 0.643191 0
38 0.642704 0
3 0.640933 0
55 0.640630 1
47 0.640444 0
95 0.639552 1
13 0.639050 0
22 0.638485 0
29 0.635590 0
90 0.634376 1
37 0.632224 0
6 0.631119 0
46 0.630037 0
11 0.629718 0
66 0.627807 1
42 0.624795 0
44 0.621703 0
32 0.614932 0
24 0.603874 0
84 0.603249 1
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计算训练集中正确的个数与非正确的个数 。
运用一下的算式进行TPR和FPR的计算 。
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index
=
0
for
i
in
sorted_mat.values:
if
i[
1
]
=
=
0
:
TPR.append(TPR[index])
FPR.append(FPR[index]
+
1.0
/
F_num)
else
:
TPR.append(TPR[index]
+
1.0
/
T_num)
FPR.append(FPR[index])
index
+
=
1
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最后进行TPR和FPR的描绘 。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/wykxldz/p/13192500.html 。
最后此篇关于基于python实现ROC曲线绘制广场解析的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于基于python实现ROC曲线绘制广场解析的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！