ROC.rar_ROC曲线_roc_ROC曲线资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 14 浏览量 2022-09-24 10:21:40 上传评论收藏 2KB RAR 举报

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），是评估二分类模型性能的一种重要工具，尤其在医学诊断、信号检测等领域广泛应用。ROC曲线通过绘制真正率（True Positive Rate, TPR）与假正率（False Positive Rate, FPR）之间的关系，来展示模型在不同阈值下的表现。在Python中，我们可以使用sklearn库中的roc_curve函数来计算ROC曲线所需的TPR和FPR，然后使用matplotlib库进行绘制。我们需要理解ROC曲线的基本概念。真正率（TPR）是指真正例（True Positives, TP）占实际正例的比例，反映了模型识别正类的能力；假正率（FPR）是指假正例（False Positives, FP）占实际负例的比例，反映了模型误判负类为正类的程度。ROC曲线是通过改变分类决策阈值，计算出一系列的TPR和FPR，进而连接这些点形成的曲线。在ROC.py文件中，可能包含以下步骤来实现ROC曲线的绘制： 1. 数据预处理：将数据分为特征（X）和目标变量（y），通常目标变量是二分类标签，0代表负类，1代表正类。 2. 模型训练：选择一个二分类模型（如逻辑回归、支持向量机、随机森林等），用训练集数据拟合模型。 3. 预测概率：模型预测时返回每个样本属于正类的概率，而非简单的类别预测。 4. 计算TPR和FPR：使用sklearn.metrics.roc_curve函数，传入预测概率和真实标签，得到TPR和FPR的数组。 5. 绘制ROC曲线：使用matplotlib库，以FPR为x轴，TPR为y轴，用plot函数绘制曲线。 6. 计算AUC值：ROC曲线下的面积（Area Under the Curve, AUC）是衡量模型性能的一个重要指标，值越大表示模型性能越好。可以使用sklearn.metrics.auc函数计算AUC。 7. 添加曲线上的AUC值：在ROC曲线上标注AUC值，以便直观了解模型的表现。 LOF.py文件可能涉及到另一种异常检测方法——局部离群因子（Local Outlier Factor）。LOF算法通过计算样本点与其邻居的相对密度来识别异常点。在二分类问题中，异常检测可以视为负类样本的识别，因此与ROC曲线相关联，可以用来评估异常检测模型的性能。总结来说，ROC曲线是评估二分类模型性能的关键方法，Python提供了方便的库函数来计算和绘制ROC曲线。ROC曲线和AUC值可以帮助我们直观地理解模型在识别正类和负类方面的表现，从而优化模型参数或选择更好的模型。而LOF算法则用于异常检测，虽然与ROC曲线的主要应用场景不同，但都是数据分析领域的重要工具。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc ###计算roc和auc from sklearn import model_selection import csv # 真实值 csvFile= csv.reader(open('C:/Users/316/Desktop/DataSet/异常数据/5000/IForest_5000.csv','r')) y_score = [0 for i in range(5000)] for i,row in enumerate(csvFile): y_score[i] = int(row[4]) # t=100 csvFile1= csv.reader(open('C:/Users/316/Desktop/DataSet/异常数据/5000/sample/t100_samples100.csv','r')) # 获取文件行数 y_test100 = [0 for i in range(5000)] for i,row in enumerate(csvFile1): y_test100[i] = 0.5-float(row[0]) # t=10 csvFile1= csv.reader(open('C:/Users/316/Desktop/DataSet/异常数据/5000/sample/t100_samples10.csv','r')) # 获取文件行数 y_test10 = [0 for i in range(5000)] for i,row in enumerate(csvFile1): y_test10[i] = 0.5-float(row[0]) # t=1000 csvFile1= csv.reader(open('C:/Users/316/Desktop/DataSet/异常数据/5000/sample/t100_samples1000.csv','r')) # 获取文件行数 y_test1000 = [0 for i in range(5000)] for i,row in enumerate(csvFile1): y_test1000[i] = 0.5-float(row[0]) # t=500 csvFile1= csv.reader(open('C:/Users/316/Desktop/DataSet/异常数据/5000/sample/t100_samples500.csv','r')) # 获取文件行数 y_test500 = [0 for i in range(5000)] for i,row in enumerate(csvFile1): y_test500[i] = 0.5-float(row[0]) # t=50 csvFile1= csv.reader(open('C:/Users/316/Desktop/DataSet/异常数据/5000/sample/t100_samples50.csv','r')) # 获取文件行数 y_test50 = [0 for i in range(5000)] for i,row in enumerate(csvFile1): y_test50[i] = 0.5-float(row[0]) # Compute ROC curve and ROC area for each class fpr10,tpr10,threshold10 = roc_curve(y_score, y_test10) ###计算真正率和假正率 fpr100,tpr100,threshold100 = roc_curve(y_score, y_test100) ###计算真正率和假正率 fpr1000,tpr1000,threshold1000 = roc_curve(y_score, y_test1000) ###计算真正率和假正率 fpr500,tpr500,threshold500 = roc_curve(y_score, y_test500) ###计算真正率和假正率 fpr50,tpr50,threshold50 = roc_curve(y_score, y_test50) ###计算真正率和假正率 lw = 2 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(fpr100, tpr100, color='red', lw=lw, label='ψ=10') ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线 plt.plot(fpr50, tpr50, color='pink', lw=lw, label='ψ=50') ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线 plt.plot(fpr10, tpr10, color='blue', lw=lw, label='ψ=100') ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线 plt.plot(fpr500, tpr500, color='orange', lw=lw, label='ψ=500') ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线 plt.plot(fpr1000, tpr1000, color='green', lw=lw, label='ψ=1000') ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线 plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('Recall') plt.title('Receiver operating characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 计算AUC # csvFile1= csv.reader(open('C:/Users/316/Desktop/DataSet/异常数据/5000/sample/t100_samples5.csv','r')) # # 获取文件行数 # y_test = [0 for i in range(5000)] # for i,row in enumerate(csvFile1): # y_test[i] = 0.5-float(row[0]) # fpr,tpr,threshold = roc_curve(y_score, y_test) ###计算真正率和假正率 # roc_auc = auc(fpr,tpr) ###计算auc的值 # print(roc_auc)

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