roc多指标曲线怎么做 具体绘制实例如下
大家都知道,ROC曲线可以实现对一种检测方法的准确性检验。但是将多个指标综合,画出一条ROC曲线,那么,roc多指标曲线怎么做呢?下面小编带来ROC曲线的具体绘制实例。一起来了解一下。
![](http://fd.29y.com/d/file/20210905/kdvhmrfnrltf.jpg)
ROC曲线,以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。ROC最初是在二战中被提出的信号检测理论,后来又被引入了心理学进行信号的知觉检测,现在ROC曲线已经成为非常重要和常见的统计分析方法。
ROC分析首先是根据学习器的预测结果对样例进行排序,按此顺序逐个把样本作为正例进行预测,每次计算出两个重要量的值(TPR、FPR),分别以它们为横、纵坐标作图。AUC的值是ROC曲线下面积的大小,用来评价分类器的performance。通常,AUC的值介于0.5到1.0之间,较大的AUC代表了较好的performance。
ROC曲线的具体绘制实例
杨治良(1983)曾做过这样一个实验:选图画页500页,分成五个组,每组100张。五组画页的先定概率分别是0.1、0.3、0.5、0.7和0.9。对于每一组画页,主试者使用一种信号的先定概率,然后按此先定概率呈现给被试者一定数量的画页,要求被试者把它们当做”信号”记住。
例如,先定概率为0.1时,则当作”信号”的画页为10张;当做”噪音”的画页为90张。作为信号的画页呈现完毕之后,与此组作为噪音的画页混合,然后随机地逐张呈现给被试。这时,每呈现一张画页,即要求被试判断此画页是”信号”还是”噪音”,并要求被试把结果记录在实验纸上。
根据五种先定概率得到的实验结果,就可计算击中概率和虚惊概率。最后,根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率,就可在图上确定各点的位置,把五点联接起来就绘成一条ROC曲线。
本文来源于网友自行发布,不代表本站立场,转载联系作者并注明出处