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

Linux 内核（英语：Linux kernel）是一种开源的类 Unix 操作系统宏内核。整个 Linux 操作系统家族基 于该内核部署在传统计算机平台（如个人计算机和服务器，以Linux 发行版的形式）和各种嵌入式平台，如 路由器、无线接入点、专用小交换机、机顶盒、FTA 接收器、智能电视、数字视频录像机、网络附加存储 （NAS）等。工作于平板电脑、智能手机及智能手表的 Android 操作系统同样通过 Linux 内核提供的服务完 成自身功能。尽管于桌面计算机的占用率较低，但基于Linux 的操作系统统治了几乎从移动设备到主机的其 他全部领域。

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

用于通过ROC AUC比较两组预测的统计显着性的算法的Python实现。 还可以计算单个ROC AUC估计值的方差。

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