ROC曲线中正样本的概率怎末得到的呢？是通过分类器吗·？分类器怎么得到呢？
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- 2023-03-16 21:13回答 9 已采纳 该回答引用chatGpt根据您提供的信息，所有评价指标都为1，但是ROC曲线不符合预期，这表明评价指标的结果可能不正确。有以下几个问题需要检查和调整： 对于多类别问题，需要使用label_binari
- 2023-02-15 19:28回答 2 已采纳 在使用 RidgeClassifierCV() 算法分类时，可以使用以下步骤绘制 ROC 曲线： 1.首先，用 RidgeClassifierCV() 对数据进行拟合，并预测类别。可以使用 sklea
- 2021-07-27 14:59回答 3 已采纳 使用红外小目标检测算法之后，得到一个检测图。再对这个检测图使用不同的阈值进行分割，得到不同的TPR和FPR。
- 2017-10-15 22:00鹊踏枝-码农的博客 Spark mllib 自带了许多机器学习算法，它能够用来进行模型的训练和预测。当使用这些算法来构建模型的时候，我们需要一些指标来评估这些模型的性能，这取决于应用和和其要求的性能。...本节主要分享分类器模型评价指标。
- 2022-04-30 12:21回答 2 已采纳 在代码第一行加上这个试试 %matplotlib inline
- 2022-04-13 23:57回答 2 已采纳 我感觉你写得不对，以下代码供你参考 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklea
- 2022-06-22 14:38回答 1 已采纳 你这个用原生canvas做比较复杂。用echarts做几行代码完事，基础折线图的例子：https://echarts.apache.org/handbook/zh/how-to/chart-types
- 2020-12-21 07:18weixin_39944375的博客 ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同...
- 2023-04-05 21:40回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下： 如果使用SVM模型进行预测，并且得到的ROC曲线下的AUC值为1，可能是因为以下原因： 1. 数据问题：可能存在数据泄漏或者过拟
- 2020-05-25 11:27回答 1 已采纳 你在每次实验时需要保存下fpr和tpr, 然后可以做个平均化处理，我这里是用的类似宏平均的处理。希望能帮到你。 import numpy as np from scipy import int
- 2021-04-08 13:20回答 4 已采纳 小波这块不太懂，不过绘制ROC曲线还是有所了解，ROC曲线绘制的是真正例率和假正例率的曲线，也就是说需要知道样本的类别数（正类数和反类数），还需要知道模型的预测值，根据模型的预测值、阈值及样本的类别求
- 2023-10-09 10:32Pengsen Ma的博客 它绘制了不同阈值下的...综上所述，正样本和负样本构成了分类问题的基础，ROC 曲线和 AUC 是用于评估二分类模型性能的工具。ROC 曲线通过不同的阈值来评估模型的性能，而 AUC 是对整个 ROC 曲线性能的一个综合度量。
- 2021-03-18 15:25胡小白的数据科学之路的博客 这里以二分类问题为例，最简单粗暴的就是accuracy(准确率), 简单来说就是对于测试集来说,(预测正确的样本数)/(样本总数)。也就是下面混淆矩阵中的(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)，但是仅使用准确率去评估模型是存在问题的，...
- 2021-04-22 04:23基础数学的博客 ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)是利用Classification模型真正率(True Positive Rate)和假正率(False Positive Rate)作为坐标轴，图形化表示分类方法的准确率的高低。ROC图的一些概念定义:：真正...
- 2018-05-25 20:14饕餮争锋的博客 参考：https://blog.csdn.net/pzy20062141/article/details/48711355一、roc曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率...
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