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Python画ROC曲线和AUC值计算(附代码) 找Python教程就上ki4.cc (>^ω^<),python,roc曲线

2020年06月20日 投稿作者: 围观人数:24

python分段函数如何编写? 找Python教程就上ki4.cc (>^ω^<)

python编写分段函数的方法:首先绘制分段函数【y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)】;然后使用Matplotlib绘制分段函数;最后绘制三角波形即可。

前言

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。

AUC介绍

AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块,本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通俗易懂的auc计算,因此抠出来用作日后之用。

AUC计算

AUC的计算分为下面三个步骤:

1、计算数据的准备,如果模型训练时只有训练集的话一般使用交叉验证的方式来计算,如果有评估集(evaluate)一般就可以直接计算了,数据的格式一般就是需要预测得分以及其目标类别(注意是目标类别,不是预测得到的类别)
2、根据阈值划分得到横(X:False Positive Rate)以及纵(Y:True Positive Rate)点
3、将坐标点连成曲线之后计算其曲线下面积,就是AUC的值

直接上python代码

#! -*- coding=utf-8 -*-import pylab as pl
from math import log,exp,sqrt
 
 
evaluate_result="you file path"db = [] #[score,nonclk,clk]pos, neg = 0, 0
with open(evaluate_result,'r') as fs: for line in fs:
 nonclk,clk,score = line.strip().split('\t')
 nonclk = int(nonclk)
 clk = int(clk)
 score = float(score)
 db.append([score,nonclk,clk])
 pos += clk
 neg += nonclk
  
  
 
db = sorted(db, key=lambda x:x[0], reverse=True)
 #计算ROC坐标点xy_arr = []tp, fp = 0., 0. 
for i in range(len(db)):
 tp += db[i][2]
 fp += db[i][1]
 xy_arr.append([fp/neg,tp/pos])
 #计算曲线下面积auc = 0. 
prev_x = 0for x,y in xy_arr: if x != prev_x:
 auc += (x - prev_x) * y
 prev_x = x
 
print "the auc is %s."%auc
 x = [_v[0] for _v in xy_arr]
y = [_v[1] for _v in xy_arr]
pl.title("ROC curve of %s (AUC = %.4f)" % ('svm',auc))
pl.xlabel("False Positive Rate")
pl.ylabel("True Positive Rate")
pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y
pl.show()# show the plot on the screen

其格式为:

python如何生成随机密码? 找Python教程就上ki4.cc (>^ω^<)

python生成随机密码的方法:1、编写程序在26个字母大小写和9个数字组成的列表中随机生成10个8位密码;2、使用random库,采用【0x1010】作为随机种子即可。

nonclk \t clk \t score

其中:
1、nonclick:未点击的数据,可以看做负样本的数量
2、clk:点击的数量,可以看做正样本的数量
3、score:预测的分数,以该分数为group进行正负样本的预统计可以减少AUC的计算量
运行的结果为:

如果本机没安装pylab可以直接注释依赖以及画图部分
注意
上面贴的代码:
1、只能计算二分类的结果(至于二分类的标签随便处理)
2、上面代码中每个score都做了一次阈值,其实这样效率是相当低的,可以对样本进行采样或者在计算横轴坐标时进行等分计算
非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python,工作了发现吃了计算机基础不好的亏,学历不行这是没办法的事,只能后天弥补,于是在编码之外开启了自己的逆袭之路,不断的学习python核心知识,深入的研习计算机基础知识,整理好了,我放在我们的微信公众号《程序员学府》,如果你也不甘平庸,那就与我一起在编码之外,不断成长吧!

其实这里不仅有技术,更有那些技术之外的东西,比如,如何做一个精致的程序员,而不是“屌丝”,程序员本身就是高贵的一种存在啊,难道不是吗?[点击加入]想做你自己想成为高尚人,加油!

感谢大家的阅读,希望大家收益多多。

本文转自:https://blog.csdn.net/adrrry/article/details/106796288

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python中可以使用range()函数创建数值列表,函数语法:range(开始下标(包括),结束下标(不包括)[,步长])。

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