Создание кривой ROC из матрицы путаницы в Python - PullRequest
Новая
       23

Создание кривой ROC из матрицы путаницы в Python

0 голосов
/ 16 октября 2018

Сначала я использую Python 3.7 и установленный плагин PROC.Я совершенно нуб в кодировании Python.Буду очень признателен, если вы, ребята, можете сказать мне, что написать для создания кривой ROC.

Это мой точный результат,

Точность = 0,41145393068469993

Матрица путаницы:

['a' 'b' 'c' 'd' 'e ']

[[353 168 80 112 245]

[190 302 20 352 75]

[245 96 300 47 278]

[129 350 20 412 49]

[66 129 75 59 580]]

Точность: [0,35910478 0,28899522 0,60606061 0,41955193 0,47269764]

Напомним: [0,36847599 0,32161874 0,31055901 0,42916381 0,680

F1 Оценка: [0,36373004 0,30443548 0,41067762 0,42430484 0,54307116]

Вот пример кода, в котором я генерирую вывод, 

print("Accuracy = "+str(accuracy))

# Showing the Confusion Matrix
print("\nConfusion Matrix:")
cm = confusion_matrix(testClass, testGuess, labels=classifier.classes_)
prec, rec, f1, tureSum= precision_recall_fscore_support(testClass, testGuess)
print(classifier.classes_)
print(cm)
print("Precision: ",prec)
print("Recall: ",rec)
print("F1 Score: ",f1)
print()
...