分类算法如何绘制roc曲线_机器学习性能指标之ROC和AUC理解与曲线绘制
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(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例;(1-Specificity)
纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率)
2、针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时,会出现四种情况.
(1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP)
(2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negative FN)
(3)若一个实例是负类,但是被预测成为正类,即为假正类(False Postive FP)
(4)若一个实例是负类,但是被预测成为负类,即为真负类(True Negative TN)
TP:正确的肯定数目
FN:漏报,没有找到正确匹配的数目
FP:误报,没有的匹配不正确
TN:正确拒绝的非匹配数目
列联表如下,1代表正类,0代表负类:
由上表可得出横,纵轴的计算公式:
(1)真正类率(True Postive Rate)TPR: TP/(TP+FN),代表分类器预测的正类中实际正实例占所有正实例的比例。
(2)负正
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