1、做出了roc曲线和确定了截断值,怎么看截断值的灵敏度和特异度。
2、怎么做出光滑的roc曲线
麻烦大家啦🙏
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关注 一旦你绘制了ROC曲线并确定了截断值,你可以从ROC曲线上读取相应截断值的灵敏度和特异度。
根据你选择的截断值,你可以在ROC曲线上找到对应的点。该点的y值表示灵敏度,x值表示1-特异度。例如,如果你的截断值对应的点在ROC曲线上的坐标为(0.2, 0.8),那么特异度为1 - 0.2 = 0.8,灵敏度为0.8。
为了绘制光滑的ROC曲线,可以使用插值方法对曲线进行平滑。在Python中,你可以使用SciPy库中的interp1d函数进行插值:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d # 假设 fpr, tpr, thresholds 分别表示假正例率、真正例率和截断值 fpr = np.array([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1]) tpr = np.array([0, 0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1, 1]) # 使用插值函数进行平滑 f_interp = interp1d(fpr, tpr, kind='cubic') # 生成新的均匀间隔的假正例率 new_fpr = np.linspace(0, 1, 100) # 计算对应的真正例率 new_tpr = f_interp(new_fpr) # 绘制平滑的ROC曲线 plt.plot(new_fpr, new_tpr, label="Smooth ROC curve") plt.xlabel("1 - Specificity (False Positive Rate)") plt.ylabel("Sensitivity (True Positive Rate)") plt.legend(loc="lower right") plt.show()
注意,这里的fpr和tpr是示例数据,你需要使用自己的数据替换它们。
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