今天小编就为大家分享一篇解决ROC曲线画出来只有一个点的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

之前在做kaggle比赛时,有个比赛使用AUC来评比的,当时试着画了ROC曲线,结果出来的下图这样的图形。跟平时的ROC曲线差好远,就只有一个点。而别人家的都是很多转折的,为啥我的不一样。

我的图如下:

正常的图(sklearn上面截取的):

思考过后,发现原来:

ROC曲线,一般适用于你的分类器输出一个“概率值”,即这个样本属于某个类的概率是多少。 如此的话,你就需要设定一个阈值, 大于这个阈值属于正类,小于这个阈值属于负类。

从而,对于这个阈值P0, 就会得到对应的TPR, FPR, 也就是ROC曲线上的一个点,你设置不同的阈值,就会得到不同的TPR, FPR, 从而构成ROC曲线。

通常来说 阈值,即进入正类的门槛变低, TPR会变大,但是FPR也会变大, 看他们谁变的快。

之前画线的时候直接用了分类的预测值,而没有用上概率这玩意,被划分为正类的概率。。修改下程序,求多一个概率就能画出正确的图形啦。

如果你用GDBT算法的时候:

gbc = GradientBoostingClassifier()
gbc.fit(x_train, y_train)
resu = gbc.predict(x_test) #进行预测
y_pred_gbc = gbc.predict_proba(x_test)[:,1] ###这玩意就是预测概率的
fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_pred_gbc) ###画图的时候要用预测的概率,而不是你的预测的值
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % rocauc)#生成ROC曲线
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('真正率')
plt.xlabel('假正率')
plt.show()

以上这篇解决ROC曲线画出来只有一个点的问题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爱安网。

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