ROC_Curve R 程序，用于生成逻辑回归模型的 ROC 曲线的交互式图。 使用 ggplot 和 gridSVG 根据 ROCR 性能函数提供的预测数据绘制 ROC 曲线和相关性能指标。

示例MATLAB脚本以加载数据并绘制 ROC 曲线并计算4种不同分类的AUC 算法： 逻辑回归的 GLM 支持向量机朴素贝叶斯分类树用法： matlab < plot_roc_curve_example_comparealgos.m 改编自https://uk.mathworks.com/help/stats/perfcurve.html

4.3 模型评估方法 - ROC曲线与KS曲线.ipynb

为了利用ROC曲线下的面积(AUC),更好地评价多类SVM学习效果,提出了MOSMAUC(multi-objective optimizes multiclass SVM based on AUC)算法。该算法采用AUC作为评价标准,利用多目标优化算法作为SVM参数的优化方法,避免优化对象的AUC值过低问题,因为在多类分类学习中任何一个两类分类的AUC值太低,都会影响整体学习的效果。实验结果表明,提出的优化方法改进了算法的学习能力,取得了较好的学习效果。

ROC曲线函数

ROC曲线 ROC曲线（Receiver Operating Characteeristic Curve）是显示Classification模型真正率和假正率之间折中的一种图形化方法。 假设样本可分为正负两类，解读ROC图的一些概念定义: 真正（True Positive , TP），被模型预测为正的正样本 假负（False Negative , FN）被模型预测为负的正样本 假正（False Positive , FP）被模型预测为正的负样本 真负（True Negative , TN）被模型预测为负的负样本 真正率（True Positive Rate , TPR）或灵敏度（sensitivity） TPR = TP /（TP + FN） 正样本预测结果数 / 正样本实际数 假正率（False Positive Rate , FPR） FPR = FP /（FP + TN） 被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 ( TPR=1,FPR=0 ) 是理想模型 一个好的分类模型应该尽可能靠近图形的左上角。

接受者操作特性曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，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

LDC KNN SVM QDC 测试brest-cancer数据，得出分类正确率和roc曲线

从读取文件、去除重用词、正则化、到词向量、再到预测分类。最后ROC曲线评估，一整套（带数据集），下载即运行。如果好用，还请给个好评

roc 曲线源码 java 源码 很好用