接下来的事情就很简单了，调用plt即可，还是用官方的代码示例一步到底。 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 受试者工作特征曲线 。 此外，如果将ROC曲线的坐标轴变为Z分数坐标，我们将看到ROC曲线从曲线形态变为直线形态。 这种坐标变换可以用来验证信号检测论一个重要假设，即方差齐性假设。
本文用于理解ROC曲线的定义，绘制过程及其应用实现，主要用于自我温习回顾基础 基本目录如下： 什么是ROC曲线？ 1.1 ROC曲线的历史1.2 ROC曲线的定义1.3 ROC曲线的应用场景 如何绘制ROC曲线？ 2.1 ROC曲线的绘制原理2.2 ROC曲线绘制的Python... 为方便大家进一步理解，本菇也在网上找到了一个示例跟大家一起分享【4】。
受试者工作特征曲线: 性能比较-Delong test
ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。 最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。 受试者工作特征曲线 事实上，这也是在早期 Machine 受试者工作特征曲线 Learning文献中常见的AUC计算方法。 因此，计算的AUC也就是这些阶梯 下面的面积之和。 这样，我们先把score排序(假设score越大，此样本属于正类的概率越大)，然后一边扫描就可以得到我们想要的AUC。
如何把有病的人和没病的人区分开，如何把患某种病的患者和其他... 将截断点不同取值下对应的TPR和FPR结果画于二维坐标系中得到的曲线，就是ROC曲线。 该曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate, FPR），N是真实负样本的个数， FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。 其中y_test为测试集的结果，scores为模型预测的测试集得分（注意：通过decision_function计算scores的值）；fpr,tpr,thresholds 分别为假正率、真正率和阈值。 在不同的应用任务中，我们可根据任务需求来采用不同的阈值。
受试者工作特征曲线: 受试者工作特性曲线ROC和曲线下面积AUC
前几年的软件测试行业还是一个风口，随着不断地转行人员以及毕业的大学生疯狂地涌入软件测试行业，但是现在裁员潮涌现的时候，互联网行业首当其冲，互联网企业大量的裁员，只会简单手工测试的测试人被辞退的现象司空见惯。 接下来我们取概率值为0.7的时候，此时我们假设概率大于等于0.7的样本点均为正例，那么此时我们没有必要考虑概率值为0.9的样本点。 举例来说，对于图中的第4个样本，其“Score”值为0.6，那么样本1，2，3，4都会被认为是正样本，因为它们的“Score”值都大于等于0.6，而其他样本则都认为是负样本。 （1）β值的改变独立于d’的变化，考察β值变化对P(y/SN)和P(y/N)的影响时发现：当β接近0时，击中概率几乎为0，即信号全当成噪音接受。
测试精度也显示为曲线下面积(area under the curve，AUC)，可以使用积分计算，曲线下的面积越大，测试越准确。 完美测试的ROC曲线下面积为1(曲线从0开始垂直延伸到左上角，然后水平延伸至右上角)。 接受者操作特性曲线（receiver operating 受试者工作特征曲线2023 characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。
受试者工作特征曲线: (一) 软件操作
很早以前就知道这些概念了，不过由于跟自己的认知习惯不一样，所以碰到了还是经常会忘。 于是索性把这些概念总结一下，以后再忘了也好找（其他的文章太啰嗦了，计算方法也写的不清不楚….） 另外我也会陆续更新一些其他的机器学习相关概念和指标，即是方便自己，也方便他人吧。 注意：本文将混用正负样本和阳性(+)阴性(-)这两套说法 真阳率、假阳率 这些概念其实是从医学那边引入到机器学习里面的，所以其思维逻辑多多少少会跟做机器学习的有点出入。 我们去看病，化验单或报告单会出现（+）跟（-），其分别表型阳性和阴性。
- 接受者操作特性曲线就是以假阳性概率（False positive rate）为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
- ROC曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起，便于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响。
- 在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
- ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。
灵敏度，即敏感度，是指筛检方法能将实际有病的人正确地判定为患者的比例。 特异度，是指筛检方法能将实际无病的人正确地判定为非患者的比例。 受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线)，最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
受试者工作特征曲线: 回归评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
有诊断指标，诊断结果，SPSS可直接做出ROC曲线，不需要自己计算1-spe和sen的。 不同版本的ROC曲线的位置不一样，找找分析或作图两个菜单可以找到ROC曲线这个命令的。 受试者工作特征曲线2023 之前有篇文章返修的时候审稿人就问了这样一个问题：为什么使用ROC曲线而不考虑PR曲线，有没有尝试过其它方法进行分类... 在机器学习中模型进行预测时，会得到一下几个结果： 真阳性，TP，True Positive； 假阳性，FP，Fal... 采用真阳性率和假阳性率作出的曲线，适用于诊断试验结果为连续变量。
从表2中可以看出前6个数据预测结局为阳性，其他14个数据预测结局为阴性。 受试者工作特征曲线2023 计算它的混淆矩阵如表3，真实结局中有10个1和10个0。 但是预测结局的阳性数有6个，其中有5个是真实阳性，有1个是真实阴性。 第三个观测值结局本来是阴性的，但预测结局是阳性的，这个观测值预测错误。
受试者工作特征曲线: (一) 方法选择
对于很多新手朋友来说，对上述问题并不十分清楚。 笔者这里对上述问题进行详细阐述，以期大家对ROC曲线有更深入的了解。 ROC曲线已经在医学领域广泛应用于临床诊疗、人群筛检等研究。 它指的是回归模型区分患病/无病，有效/无效和死亡/存活结果的预测能力。 例如，有100人，其中50人被诊断患有疾病，而50人没有疾病；我们使用某种预测方法预测的结果为45名患病和55名未患病。
AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。 AUC＝0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。 AUC＜0.5不符合真实情况，在实际中极少出现。 如图所示，蓝色、红色为无诊断价值的试验，黄色、绿色、紫色曲线为临床应用价值逐步提高的试验，其中紫色为最理想的试验，灵敏度和特异度均为100%。 亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积进行比较。
受试者工作特征曲线: 受试者工作特征曲线的解读
下图是一个二分模型真实的输出结果，一共有20个样本，输出的概率就是模型判定其为正例的概率，第二列是样本的真实标签。 说到这里，想必大家已经明白这俩个指标的计算方法，再往深挖一点，可以思考一下这俩个指标背后的原理。 还是雷达的例子，敏锐的雷达系统我们肯定希望它能把所有的敌方轰炸机来袭都感知到并预测出来，即TPR越高越好，但我们又不希望它把大鸟的飞过也当成轰炸机来预警，即FRP越低越好。 受试者工作特征曲线 受试者工作特征曲线 因此，大家可以发现，这俩个坐标值其实是有相互制约的一个概念在里面。 2、接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。 在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。 一、ROC曲线ROC曲线：受试者工作特征曲线出自一个军事案例；雷达兵为了传递更准确的预报需要区分触发雷达信号的是敌人还是飞鸟，但是过于谨慎的雷达兵的误报率较高，胆大的则漏报率更高。 为了研究每个雷达兵预报的准确性，兵长汇总每个雷达兵的预报特点，以雷达兵准确预报的概率（敏感性）为纵坐标，以误报概率（特异性）为横坐标，绘制在二维坐标中。
