python的roc曲线与阈值_浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

为了获取ROC曲线的最佳阈值，需要使用一个指标--约登指数，也称正确指数。

借助于matlab的roc函数可以得出计算。

% 1-specificity = fpr

% Sensitivity = tpr;

[tpr,fpr,thresholds] =roc(Tar',Val');

RightIndex=(tpr+(1-fpr)-1);

[~,index]=max(RightIndex);

RightIndexVal=RightIndex(index(1));

tpr_val=tpr(index(1));

fpr_val=fpr(index(1));

thresholds_val=thresholds(index(1));

disp(['平均准确率： ',num2str((RightIndexVal+1)*0.5)]);

disp(['最佳正确率： ',num2str(tpr_val)])

disp(['最佳错误率： ',num2str(fpr_val)])

至此计算结束了。

补充拓展：利用阈值分割目标图像

一．全局阈值

方法一：OTSU方法

otsu法(最大类间方差法，有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。所以可以在二值化的时候采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

选择阈值k，把像素分为两类：

T=graythresh(f)即可实现用方法一计算归一化的阈值。

二．局域阈值

当背景照度不均匀时，全局阈值方法可能失效，此时，用局域变化的阈值函数T(x,y)分割图像f(x,y)：

matlab实现程序：

clear all;close all;clc;

I=imread('C:\Users\ASUS\Desktop\图像处理学习文件\大二下\使用阈值分割目标_15\Fig0926(a)(rice).tif');

figure

imshow(I)

title('original image')

k=graythresh(I);

I1=im2bw(I,k);

figure

imshow(I1)

se=strel('disk',10); %产生半径为10的圆盘形结构元素

fo=imopen(I1,se); %用结构元素对灰度图像进行开运算

figure

imshow(fo)

title('Opened image')

f2=imtophat(I,se); %用原图像减去开运算图像，即对图像进行顶帽运算

figure

imshow(f2,[]) %显示顶帽运算结果

title('Top-hat transformation')

f2=im2double(f2);

T=graythresh(f2);

bw2=im2bw(f2,T); %对顶帽处理后的图像进行阈值处理

figure

imshow(bw2,[])

title('Thresholded top-hat image') %显示阈值处理后的顶帽图像

以上这篇浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

python的roc曲线与阈值_浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取相关推荐

roc图 r语言_浅谈ROC曲线-R语言
原文链接:https://www.r-bloggers.com/lang/chinese/1205www.r-bloggers.com 机器学习中很常见的一个大类就是二元分类器.很多二元分类器会产生 ...
python的re2和re区别_浅谈Python中re.match()和re.search()的使用及区别
1.re.match()fvk免费资源网 re.match()的概念是从头匹配一个符合规则的字符串,从起始位置开始匹配,匹配成功返回一个对象,未匹配成功返回None.fvk免费资源网包含的参数如下: ...
python老是报参数未定义_浅谈Python程序的错误:变量未定义
Python程序的错误种类 Python程序的错误分两种.一种是语法错误(syntax error).这种错误是语句的书写不符合Python语言的语法规定.第二种是逻辑错误(logic error). ...
python数学库的使用方法_浅谈numpy库的常用基本操作方法
NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数 ...
python 读excel字符型数值_浅谈python 读excel数值为浮点型的问题
浅谈python 读excel数值为浮点型的问题如下所示: #读入no data = xlrd.open_workbook("no.xlsx") #打开excel table = ...
为什么python打包的应用那么大_浅谈python3打包与拆包在函数的应用详解
1.序列(拆包) *用作序列拆包:*可对字符串.列表.集合.元组.字典.数字元素等序列进行拆包 print(*(1,2,3,4,5,6)) #1 2 3 4 5 6 print(*[1,2,3,4,5 ...
python理解浮点数运算的误差_浅谈浮点数运算的误差
测试程序我们知道,浮点数运算存在舍入误差.在某些特殊的情况下,舍入误差还可以累计到非常大的地步.让我们来看一下测试程序吧: 1 usingSystem;2 3 static classDecimal ...
python中的date的含义_浅谈python中的dateime
原文链接:http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/04/23/2466653.html Python提供了多个内置模块用于操作日期时间,像calendar ...
python中异或怎么算_浅谈Python逻辑运算符异或xor
我又来水文章了这篇讲讲令人百思不得骑姐的异或运算让我们先来看两段,不,是10(b)段对话:技术员:这个水坝系统的设计思路为按下紧急按钮或者水位高于危险水位时,系统发出警报提问者:这个" ...

python的roc曲线与阈值_浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取

python的roc曲线与阈值_浅谈ROC曲线的最佳阈值如何选取相关推荐

最新文章

热门文章