Ntlk＆Python，繪製ROC曲線

Question

我在Python中使用nltk，我想繪製分類器（樸素貝葉斯）的ROC曲線。有沒有繪製它的功能，或者我是否需要跟蹤真陽性率和假陽性率？

這將是巨大的，如果有人點我的一些代碼已經在做了......

感謝。

Answer 1

PyROC看起來很簡單：tutorial，source code

這是它將如何與NLTK樸素貝葉斯分類工作：

# class labels are 0 and 1 
labeled_data = [ 
    (1, featureset_1), 
    (0, featureset_2), 
    (1, featureset_3), 
    # ... 
] 

# naive_bayes is your already trained classifier, 
# preferrably not on the data you're testing on :) 

from pyroc import ROCData 

roc_data = ROCData(
    (label, naive_bayes.prob_classify(featureset).prob(1)) 
    for label, featureset 
    in labeled_data 
) 
roc_data.plot() 

編輯：

• ROC是二進制只有分類器。如果你有三個班級，你可以分別衡量你的正面和負面班級的表現（通過計算其他兩個班級爲0，就像你提出的那樣）。
• 庫期望輸出決策函數作爲每個元組的第二個值。然後它嘗試所有可能的閾值，例如f（x）> = 0.8 =>分類爲1，併爲每個閾值繪製一個點（這就是爲什麼最終得到曲線的原因）。所以如果你的分類器猜到0類，你實際上想要一個接近0的值。這就是爲什麼我建議.prob(1)