roc曲线如何画
方法/步骤
1
首先，打开数据，以A2列数据为例做曲线。
2
点击“ Analyze -ROC curve ”。
3
弹出界面后，导入A2列数据，调节其它参数。
4
点击“OK”，出现结果。
5
双击ROC曲线，进入调节界面。
6
可以调节很多参数，也可以把曲线调成平滑的。很方便实用吧！
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是利用Classification模型真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）作为坐标轴，图形化表示分类方法的准确率的高低。
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（TPR）
TPR = TP /（TP + FN）
正样本预测结果数 / 正样本实际数 。在ROC曲线中，TPR作为Y轴
假正率（ FPR）
FPR = FP /（FP + TN）
被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 。在ROC曲线中，FPR作为X轴
关于ROC曲线的相关概念的解释，请参阅cowboy_wz的博客ROC曲线：http://blog.csdn.net/chl033/article/details/4507544
我在此主要做的事情是画出ROC曲线工程实现方面的一些解释。我们设计一个函数，此函数需要有一个模型预测值predict和数据标签值ground_truth作为输入参数。分为几步进行实现。
（1）统计数据标签值ground_truth(及y)中分类为0和分类为1的数据数目：
pos_num=sum(ground_truth==1);neg_num=sum(ground_truth);
(2)对利用模型求出的预测值predict由低到高进行排序;对应数据原来所在位置进行索引记录，用于重新排序ground_truth.利用函数sort实现，sort详情请查看help文档：
[pre,Index]=sort(predict); ground_truth=ground_truth(Index);
(3)对ground_truth和predict遍历i=1:n，n是测试集数目。其目的是随着predict中概率的增加，随着增加判断正负样本的阈值；也就是说取遍历到的predict值为阈值，大于阈值的假设预测为正样本（阈值右边），小于阈值的假设预测为负样本（阈值左边）。
所以同时我们可得到真正TP 和假正FP值：TP=sum(ground_truth(i:n)==1);FP=sum(ground_truth(i:n)==0);
这时我们就可以求取TPR 和FPR了：TPR=TP/pos_num; FPR=FP/neg_num; 把求取到的值保存起来（x(i),y(i)）,因为这就是我们要在图上画的点。
（4）返回曲线与坐标轴间的面积auc。我们的目的是测量数据的准确率，这个面积就是一个量度，auc越大，准确率越高。
auc=auc+(y(i)+y(i-1))*(x(i-1)-x(i))/2；
实现ROC曲线的代码如下：
% predict - 分类器对测试集的分类结果
% ground_truth - 测试集的正确标签,这里只考虑二分类，即0和1
% auc - 返回ROC曲线的曲线下的面积
function auc = plot_roc( predict, ground_truth )
%初始点为（1.0, 1.0）
%计算出ground_truth中正样本的数目pos_num和负样本的数目neg_num
pos_num = sum(ground_truth==1);
neg_num = sum(ground_truth==0);
m=size(ground_truth,1);
[pre,Index]=sort(predict);
ground_truth=ground_truth(Index);
x=zeros(m+1,1);
y=zeros(m+1,1);
auc=0;
x(1)=1;y(1)=1;
for i=2:m
TP=sum(ground_truth(i:m)==1);FP=sum(ground_truth(i:m)==0);
x(i)=FP/neg_num;
y(i)=TP/pos_num;
auc=auc+(y(i)+y(i-1))*(x(i-1)-x(i))/2;
end;
x(m+1)=0;y(m+1)=0;
auc=auc+y(m)*x(m)/2;
plot(x,y);
end
根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。最后，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条 ROC曲线。
如下图：
扩展资料：
ROC曲线的特性
（1）β值的改变独立于d’的变化，考察β值变化对P(y/SN)和P(y/N)的影响时发现：当β接近0时，击中概率几乎为0，即信号全当成噪音接受；当β接近无穷大时，虚惊概率几乎为0，即噪音全当成信号接受；
而当β从接近0向无穷大渐变的过程中，将形成一条完整地ROC曲线，曲线在某一处达到最佳的标准βOPT。
（2）ROC曲线的曲率反应敏感性指标d’：对角线，代表P(y/SN)=P(y/N)，即被试者的辨别力d’为0，ROC曲线离这条线愈远，表示被试者辨别力愈强，d’的值当然就愈大。
由上可知，d’的变化使ROC曲线形成一个曲线簇，而β的变化体现·在这一曲线簇中的某一条曲线上不同点的变化。此外，如果将ROC曲线的坐标轴变为Z分数坐标，将看到ROC曲线从曲线形态变为直线形态。这种坐标变换可以用来验证信号检测论一个重要假设，即方差齐性假设。
参考资料来源：百度百科-ROC曲线
roc曲线的制作步骤：
用SPSS制作ROC曲线。
1、首先录入数据：
在这里，序号1代表击中，0代表虚报，后面“频数”列对应的分别是先定概率在0.2/0.5/0.8情况下击中和虚报的频数；
2、其次对频数加权打开“分析”，最下方会出现“ROC曲线”，打开将“频数”拖入检验变量一栏，“序号”拖入状态变量一栏；
3、状态变量的值设置为“1”；
4、点选“ROC曲线”“对角参考线”“ROC曲线的坐标点”三个选项，确定；
5、随后会出现这个原始的ROC曲线。
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