sklearn.metrics.roc_curve用于多类分类

Question

我想使用sklearn.metrics.roc_curve来获取多类分类问题的ROC曲线。 Here给出了如何使roc适应多类问题的解决方案。但我不明白参数＆＃​​34; y_score ＆＃34;意思是，我应该在多类分类问题中为此参数提供什么。

假设这样的场景。有9个元素标记为0到8.前三个元素属于组0，后三个元素属于组2，三个元素属于group1。 0,3,6是这些组的中心。我有一个成对距离矩阵。然后，我应该为＆＃34; y_score＆＃34;提供什么？参数β

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.preprocessing import label_binarize

listTrue=[0,0,0,1,1,1,2,2,2] #value j at index i means element i is in group j
y=label_binarize(y,classes=range(2))
#get distmatrix
#distmatrix[i][j] gives the distance between element i and element j
fpr=dict()
tpr=dict()
roc_auc=dict()

fpr["micro"], tpr["micro"], _=roc_curve(y.ravel(),y_score?)
roc_auc=auc(fpr["micor"], tpr["micro"])

Answer 1

ROC是评估分类器质量的一种方法。但是，在您的示例中，只有分配给类的元素的基本事实。一旦有了预测变量，y_score可能是它属于正类的预测概率。

Answer 2

首先，我将回答您有关y_score的问题。因此，您提到的示例中的y_score是测试样本的预测概率（通过分类器）。如果您有2个类别，则y_score将有2列，并且每列将包含样本属于该类别的概率。

要绘制多类ROC，请使用label_binarize函数和以下代码。根据您的应用调整和更改代码。

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使用虹膜数据的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Binarize the output
y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])
n_classes = y.shape[1]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.5, random_state=0)

classifier = OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
                                 random_state=0))
y_score = classifier.fit(X_train, y_train).decision_function(X_test)

fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(n_classes):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
colors = cycle(['blue', 'red', 'green'])
for i, color in zip(range(n_classes), colors):
    plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,
             label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'
             ''.format(i, roc_auc[i]))
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)
plt.xlim([-0.05, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic for multi-class data')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在此示例中，您可以打印y_score。

print(y_score)

array([[-3.58459897, -0.3117717 ,  1.78242707],
       [-2.15411929,  1.11394949, -2.393737  ],
       [ 1.89199335, -3.89592195, -6.29685764],
       .
       .
       .