‫在上一个视频中, 我们停止了计算模型的假阳性率､ 真阳性率, 以及阈值是多少？
‫使用岩石曲线功能｡
‫现在, 我们得到了假阳性率, 但它是一组数字｡
‫所以再看一遍这个并没有什么意义, 但是把它画出来, 看看ROC曲线,
‫实际的ROC曲线会更有意义｡
‫我们要做的是创建一个函数来绘制风险曲线.
‫现在, 在您的实践中, 当您需要绘制多个图时, 正如我们在地图绘图库部分所看到的,
‫如果您想绘制更多相同的图, 您可能需要创建一个函数来为您绘图｡
‫这就是我们要做的｡
‫请看一个如何创建ROC曲线绘图功能的示例｡
‫首先, 我们将导入地图库, 而不是饼图｡
‫我们要去作为毛皮美丽, 我们要去称之为美好和简单的情节摇滚曲线｡
‫它需要假阳性率和真阳性率｡
‫那我们就来这里｡
‫我们会留下一个很好的文档串｡
‫所以它使它有了一点交际的意义｡
‫图是给出假阳性的岩石曲线｡
‫好吧, 我知道了
‫PR和真阳性率TPR的模型奇妙又简单去图原始曲线图点图｡
‫我们会把假阳性率和真阳性率传递给它, 然后我们会给它一个颜色学校｡
‫要记住这些是图书馆｡
‫以美式拼写为例｡
‫我们把这里标记为橙子, 然后把Roc曲线标记为玫瑰色｡
‫然后我们要画一条没有预测能力的线｡
‫这将是一个基线｡
‫等剧情出来你就知道了｡
‫这样就说得通了
‫这样我们就可以把我们的模型和其他一些任意的模型进行比较, 这些模型什么也预测不了｡
‫一号
‫好极了｡
‫颜色是深蓝色线条风格｡
‫我们会打点好的｡
‫实际上, 这只有两个, 所以它看起来与我们的ROC曲线不同, 标签是猜测｡
‫这就是我们绘图时看到的这条线｡
‫这基本上就像我们的模型只是猜测｡
‫然后我们要去定制一个情节｡
‫淡蓝色圆点x标签｡
‫这将是假阳性的权利, 公关, 然后我们会得到一个土豆y标签｡
‫你也许能猜到这是什么｡
‫这是真阳性率｡
‫这是因为我们得到的PR是X标签, TPR是Y数据的真阳性率｡
‫然后我们来看看接收器工作特性｡
‫啊, 你好
‫我明白了｡
‫现在, 当有人问你岩石曲线时, 你可能会给予他们这种类型的曲线｡
‫对不对？
‫所以这就是我给你们看这个节目的原因｡
‫当你在线研究不同的分类问题时, 你可能也会沿着这样的图｡
‫他们可能会使用岩石曲线作为模型如何工作的示例｡
‫我们想要4月1日的TPR｡
‫真漂亮｡
‫所以这应该可以｡
‫好极了｡
‫这是怎么回事？
‫我们终于看到了岩石曲线是什么样子｡
‫如果我们转到这里, 如果假阳性率是0｡ 6, 真阳性率将是1｡ 0.
‫所以它能得到的最大分数是1｡ 0在这里｡
‫所以这个模型从一个角落走到另一个角落是在猜测｡
‫你能猜到最理想的岩石曲线会在哪里结束吗？
‫如果这是猜测, 我们的模型比猜测做得好得多, 得到了80%, 85%, 82%, 类似这样的结果｡
‫你能猜出最理想的曲线会在哪里吗？
‫没关系, 我会的
‫如果你来的话, 我们就去看看｡
‫在此之前, 我们先来看看AUC分数｡
‫我们可以通过Skyline导入ROC､ AUC评分来完成｡
‫所以这就是AUC从ROC开始发挥作用的地方｡
‫那么, 当您听到Arianda曲线或受试者操作特征时, AUC分数是多少？
‫所以我们可以做到这一点, 让我们来看看它的运行情况｡
‫这将采用测试标签以及概率｡
‫好吧, 我知道了
‫所以我们可以做你的问题｡
‫我们需要一个什么｡
‫肯定的｡
‫我们走吧｡
‫我怎么知道的？
‫文档字符串y真y得分｡
‫好极了｡
‫你可能会问这个指标是什么？
‫记住, AUC代表曲线下面积｡
‫所以如果我们要计算, 取我们的曲线, 先忽略这个｡
‫我们把它扔掉吧｡
‫所以如果我们要画曲线｡
‫这一年｡
‫这是一个有点锯齿状的曲线, 但它是一个曲线｡
‫如果我们要测量面积, 把这下面的所有地方都涂上阴影, 把这所有地方都涂上阴影, 然后计算出来｡
‫那我们这边也有一个｡
‫我们这里缺少一些空间｡
‫所以我们的地区肯定不会是一个｡
‫我们的分数将是0｡ 84, 所以是0｡ 849.
‫现在你能得到的最大分数, 你能用AUC分数猜出来吗？
‫曲线下的面积, 你能得到的最高分是1. 0.
‫这就意味着曲线从这里一直到这个角, 再从这里一直到那个角.
‫现在让我们看看它的实际效果｡
‫所以如果我们要画出一条完美的岩石曲线和一个U形曲线｡ S的｡ 分数, 所以我们要去f pr
‫tpr阈值等于岩石曲线
‫走吧｡
‫为什么要测试？
‫现在我们要画出你要用的函数, 岩石曲线｡
‫看看它在哪里派上用场, 因为我们想绘制多个岩石曲线｡
‫我们就这么办吧｡
‫这是一个完美的岩石曲线｡
‫曲线下的面积｡
‫你能猜到是什么吗？
‫我们刚刚讨论过｡
‫太完美了｡
‫AUC评分为ROC｡
‫AUC评分｡
‫为什么要测试？
‫现在是1｡ 0.
‫所以在现实中, 完美的岩石曲线是不太可能的｡
‫这意味着你有一个完美的模型｡
‫它没有假阳性｡
‫一切都很好｡
‫如果我们看到一个1｡ 0, 这是摇滚IAC的分数｡
‫这是不是会引起一个信号, 看看你的模型是否预测正确？
‫这里, 岩石曲线预测的主要细节是真阳性率与假阳性率｡
‫你可以用主要指标来概括它, 而不仅仅是一条曲线, 你可以用AUC评分｡
‫这就是计算岩石曲线的方法｡
‫如果有人让你为你的模型计算一条岩石曲线, 它会比较假阳性率和真阳性率｡
‫现在我们看到了岩石的曲线, 曲线下的区域｡
‫让我们看一下下一个分类指标或评估分类模型的下一种方法, 那就是使用混淆矩阵｡