说话人识别，用python怎么画DET 或者EER曲线-CSDN论坛

论坛帮助

CSDN论坛 > 其他开发语言 > 脚本语言(Perl/Python)

说话人识别，用python怎么画DET 或者EER曲线 [问题点数：50分]

⋅说话人识别，用python怎么画DET 或者EER曲线 更多帖子 关注空间博客 yun小樊 本版专家分：0 结帖率 0%: 刚入门说话人识别，用的tensorflow框架, 有会用python画DET曲线图的吗？有代码最好，万分感谢！

0 2018-05-25 17:31:54

回复数 1 只看楼主引用举报楼主

⋅此用户还没有发表过任何帖子 关注空间博客 qq_29824567 本版专家分：0: 很简单啊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from data import get_names

# peo 说话人名字, datum 测试数据分数
def draw_DET(peo, datum):
 up = np.max(datum)
 down = np.min(datum)
 pos_num = len(datum)//2

 x = []
 y = []
 dot_num = 1000 # DET图上的数据点数
 step = (up - down) / (dot_num + 1)
 threshod = up
 size = len(datum)
 for i in range(dot_num):
 threshod -= step
 false_neg = 0
 false_pos = 0
 for d in range(size):
 if d < pos_num and datum[d] < threshod:
 false_pos += 1
 elif d > pos_num and datum[d] > threshod:
 false_neg += 1
 print(threshod,end="\t")
 print("false_alarm:%f" % (false_pos / size), end="\t")
 print("missing:%f" % (false_neg / size))

 x.append(false_pos / size)
 y.append(false_neg / size)

 x = np.array(x)
 y = np.array(y)

 fig = plt.figure()
 ax1 = fig.add_subplot(111)
 # 设置标题
 ax1.set_title('DET curves')
 # 设置X轴标签
 plt.xlabel('False Alarm probability (in%)')
 # 设置Y轴标签
 plt.ylabel('Miss probability (in%)')
 # 画散点图
 ax1.scatter(x, y, c='r', marker='.')
 # 设置图标
 plt.legend('x1')
 # 显示所画的图
 plt.savefig(dir + peo + ".png")

1 2019-03-17 16:46:14

只看TA 引用举报 #1 得分 0

模式识别分类器评价指标之DET曲线 DET(Detection Error Tradeoff )曲线是对二元分类系统误码率的曲线图，绘制出错误拒绝率FRR（False Reject Rate）与错误接受率（False Accept Rate）之间随着判断阈值的变化而变化的曲线图。现在DET曲线扩展到用于模式识别分类器性能的评价的一个指标之一。在上式中，表示正样本总数，表示正样本被拒绝即判定为负样本的数目，表示负样本

收藏帖子

模式识别的评价方法：ROC曲线, DET曲线, FPPW, FPPI: 转载自：http://blog.csdn.net/pb09013037/article/details/48949037 因个人在做模式识别相关的工作，模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码，所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作，到时候会奉上方法介绍、基础代码（matlab 版），以帮助更多像我这样对这些方法有些迷茫的人。暂时提供

检测错误权衡图（Detection error tradeoff（DET））: 检测错误权衡图（DET）是刻画二分类系统的分类错误率的一种图表，表示错误拒绝率（false reject rate）和错误接受率（false accept rate）之间的关系，x和y轴一般用log坐标轴表示。在模式识别中，错误拒绝率（FRR）表示分类错误不接受这个结果，在Dala文章中指的是失误率（miss rate）。用y轴表示。

说话人识别的指标说明 EER DCF DET曲线等等: 说话人识别的指标说明https://m.tech.china.com/tech/article/20181219/kejiyuan1205227689.html

ROC曲线和 AUC 直白详解: ROC曲线 定义在信号检测理论中，接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，或者叫ROC曲线）是一种坐标图式的分析工具，用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。这里我们只要记得 ROC曲线 主要是用来确定一个模型的阈值。理解既然...

黑客工具之DET——可扩展的数据渗出工具包: 建议挂上vpn浏览学习哦 DET是一个概念界定，描述能同时使用单独或多个通道执行数据渗透。发明此概念的主要目的，就是确定可能的 DLP故障。它永远不应该用来评估敏感数据。为了创建一个可以插入到任何协议/服务中的通用的具包，从而实施网络监测和数据泄漏预防（DLP）的配置方案，应对不同的数据溢出技术。 (tips:混合双通道是双通道内存中更为高端的一种形式，也是为了保护用户投资

det: 先讲一个最暴力的做法（我当时的做法）三重循环枚举三个数，求和看看是否等于当前这个和时间复杂度O(n4)O(n^4)O(n4) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; long long n,a[50010],ans,asd; bool fs(int x) { for(int i=1;i<x;i++) { for(i...

模式识别评价方法 ROC曲线, DET曲线, FPPW, FPPI etc.: 模式识别评价方法 ROC曲线 DET曲线 FPPW FPPI etc. 因个人在做模式识别相关的工作，模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码，所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作，到时候会奉上方法介绍、基础代码（matlab 版），以帮助更多像我这样对这些方法有些迷茫的人。

ROC曲线详解: 最近学习遇到这个概念，看了半天总算明白了这个曲线的意义。—————————————————————————————————分割线1 ROC曲线的概念受试者工作特征曲线 （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

利用perfcurve函数画ROC和DET等评价曲线: 具体使用方法可以参考perfcurve帮助 load heart_scale.mat model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07'); [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst,model); [X,Y] =perfcurve(heart_scale_la

【机器学习】错误拒绝率FRR，错误接受率FAR，等误率EER，准确率ACC 的理解: 1.错误拒绝率(False Rejection Rate, FRR) 分类问题中，若两个样本为同类（同一个人），却被系统误认为异类（非同一个人），则为错误拒绝案例（即本不该拒绝的但拒绝了）。举个例子，用你的指纹解锁你自己的手机时，无法认证通过，则称为错误拒绝，错误拒绝率高则系统安全性高。错误拒绝率（FRR）为错误拒绝案例在所有同类匹配案例中占的比例。 FRR=错误拒绝的案例错误拒绝的案例+正确拒绝...

机器学习性能度量(2)：错误接受率 (FAR), 错误拒绝率(FRR)，EER计算方法，python实现: 上一篇博文中讨论了两种常用的性能度量查准率（precision）查全率（recall，也叫召回率）对应的P-R图与真正例率（TPR），假正例率（FPR）对应的ROC图。详情请看https://blog.csdn.net/qq_18888869/article/details/84848689。今天介绍另一种常用的人的度量方法FAR,FRR，此方法在识别身份，人脸识别等方面运用较多。 1.概念 ...

EER(等概率错误): Equal Error Rate , 这个在说话人识别，说话人确认中最常用的评价标准，之前不是很理解，为什么不用直接的错误率，不管是识别还是确认，错了就错了，对了就对了，然后统计一下，计算错误率不是更直接嘛，为什么要制造nontarget target , 然后去计算EER？还记得trials文件嘛，还记得没有cvs文件自己伪造trials文件嘛，还记得不明白为什么要制造50%或者80%

Kaldi 说话人识别之aishell V1 模型（一）: 一、数据准备 1、首先在根目录下建立路径：/export/a05/xna/data然后下载数据集。这里下载数据集要在run.sh前面加sudo命令，这是路径的缘故。下载数据集用到的脚本是local/download_and_untar.sh 需要下载两个数据文件：data_aishell 和 resource_aishell. 2、数据准备阶段运行脚本：local/aishell_data_...

声纹识别算法的技术指标: 原文链接声纹识别在算法层面可通过如下基本的技术指标来判断其性能，除此之外还有其它的一些指标，如：信道鲁棒性、时变鲁棒性、假冒攻击鲁棒性、群体普适性等指标，这部分后续于详细展开讲解。错误拒绝率（False Rejection Rate, FRR）：分类问题中，若两个样本为同类（同一个人），却被系统误认为异类（非同一个人），则为错误拒绝案例。错误拒绝率为错误拒绝案例在所有同类匹配案例的比例。 ...

错误接受率 (FAR), 错误拒绝率(FRR), 等错误率(EER): 不管是声纹识别和图像识别，以及指纹识别，在评价模型时总要用到这三个指标。下边说下这三个指标的含义。 1、错误接受率 (FAR-False Acceptance Rate) FAR = nontarget_is_target / ( target_is_target + nontarget_is_target ) 另一种比较容易理解的表示方式：

画EER曲线，声纹确认: 画EER曲线首先需要知道每个阈值点对应的错误接受率和错误拒绝率（跟计算准确率召回率，画准确率召回率曲线差不多）： scores文件的格式： score target/nontarget#!coding=utf-8def read_file(filename): with open(filename, 'r') as f: lines = f.readlines()

python入门turtle库简单绘图（螺旋曲线图）: 从入门学习python还是有点时间里，CSDN还是帮了我很多忙，这几天写了几个简单的turtle绘图，哈哈，兴趣所致，所以来分享一下我的三个代码，纯粹原创，不喜勿喷嘛我用的是VSCODE，个人觉得挺好用的，就是turtle的报错还没找到解决方案，不过问题不大第一个，最简单的正方形螺旋曲线图我将它称为：转圈圈1.0 import turtle n = 500 turtle.penup...

ROC曲线和EER: 因为FRR和FAR互相矛盾，所以当两者相等时的概率就是等错误率。当阈值为TH时，此时对应的FRR有个数值、FAR有个数值。这样得到一组对应的FRR和FAR，以FAR为横坐标，FRR为纵坐标画曲线，就是ROC曲线。再画y=x的曲线，两个曲线相交时对应的横坐标或纵坐标就是等错误率，这个时候对应的阈值就是最优的。典型的ROC曲线示意图：核心代码如下： function ou

声纹识别综述+一个简易的tensorflow实现的模型: 声纹识别的历史和一个简单的声纹识别模型

小白声纹识别（说话人识别）探索: 序言：作为一名完全的声纹识别小白，刚开始接触，毫无头绪，都不知道从何入手，在搜集了一些资料，看过一些学习视频，论文之后，记录一下自己的摸索过程，同时将一些目前网络上的资源进行汇总。目前的我确实学习还是非常浅，如果有一些理解错误，会进行改正。一、算法纵览搞懂声纹识别算法整个的发展过程，才有利于进一步改进。了解了各种方法，才能选出最适合数据的算法。看论文时也会减轻很多压力。所以首先记录一下我了...

声纹识别2: 声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。从直觉上来说，声纹虽然不像人脸、指纹的个体差异那样直观可见，但由于每个人的声道、口腔和鼻腔也具有个体的差异性，因此反映到声音上也具有差异性。如果说将口腔看作声音的发射器，那作为接收器的人耳生来也具备辨别声音的能力。　　最直观的是当我们打电话给家里的时候，通过一声“喂？”就能准确地分辨出接电话的是爸妈或是兄弟姐妹，这种语音中承载

centos7下使用swig扩展python接口来调用c++ 实现声纹识别: 1、动机在做声纹识别服务过程中，因为脚本是每次识别都需要加载一次，遇到直接调用脚本识别分类器加载耗时问题，识别一次需要7s...觉得有两个方案：1、守护进程来实现预加载，识别时由web接口来调用守护进程服务来识别，然后返回结果，好处就是貌似需要改的地方少点，但由于有很多中间文件生成会显得很乱，不是太适合生成环境使用；2、将识别过程重新组装，然后封装为python可以调用的接口，然

python实现说话人识别实验与开发: Auto Speaker Recognition main.py the main file for test audio_record.py record audio from micro phon

一个声纹识别的全代码,包括语音信号的预处理,建模,和识别: 一个声纹识别的全代码,包括语音信号的预处理,建模,和识别

声纹识别之I-Vector: 在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。本文参考：https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/53046765?locationNum=7&amp;fps=1 https://blog.csdn.net/qq_27292549/article/details/7912896...

声纹识别开源工具: 声纹识别，也称为说话人识别，主要的开源工具有： 1.MSR Identity Toolkit ，微软开源的工具箱，MATLAB版本，包含GMM-UBM和I-vector的demo，简单易用。下载地址 2.Alize，主要包括GMM-UBM、I-vector andJFA三种传统的方法，C++版，简单易用。 3.kaldi,当下十分流行的语音识别工具包，也包括声纹识别：覆盖了主流的声纹识别算...

探秘身份认证利器——声纹识别！: 探秘身份认证利器——声纹识别！声纹识别神秘面纱在这个移动互联网大行其道的年代，人们不用互相见面就可以完成很多事情，比如社交、购物、网上开店、金融交易等等，但是如何验证身份变成了人和人在不见面的情况下最难的事情。传统的解决方案就是密码或者秘钥，它需要你记住或者存起来，容易忘又容易丢，还容易被黑客利用各种手段攻击。有多少人使用“123456“这种简单密码在网络上行走，他们就是黑客们最喜欢的目标；...

人脸识别 + 语音识别实现智能电话会议 | python demo: 把最近的调研demo整理出来，实现智能电话会议，我提供两个核心的web服务，一个是人脸识别实现身份确认，一个是语音识别实现会议内容实时转写。预备知识 python 写一个静态服务（实战） python3.6 编程技巧总结 opencv实现猫脸识别一、实现流程二、身份确认-人脸识别技术框架这是一个轻量级的人脸识别服务上传一张照片，它会返回...

声纹识别资料: Dragonfly was written to make it very easy for Python macros, scripts, and applications to interface

声纹识别: 声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR)，也称为说话人识别(Speaker Recognition)，有两类，即说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认(Speaker Verification)。前者用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题；而后者用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。不同的任务和应

语音识别、声纹识别的区别及测试: 很多除接触AI的小伙伴，不清楚语音识别和声纹识别的区别，经常混淆概念，以为语音识别、声纹识别、语义识别是同一回事，其实不然。这篇文章主要为小伙伴普及一下这三者的区别，并且分别讲一讲如何测试。语音识别、声纹识别、语义识别的区别声纹识别和语音识别在原理上一样，都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理，提取相应的特征或建立相应的模型，然后据此做出判断。但二者的根本目的，提取的特征、...

声纹识别之PLDA算法描述: 之前我写过《我对说话人识别/声纹识别的研究综述》，本篇基本上可以是这个综述的续写。其实，写的也没有什么深度，想获得深度信息的朋友们可以不用往下看了，还不如下载几篇领域内的国内博士论文看看。为什么是国内呢？因为国内博士论文前面的综述写的还不错，嘿嘿~我写这个主要是给不熟悉这个领域内的朋友看的，用通熟的话描述这个领域内重要的一些算法，等于是入个门吧。PLDA算法前面博客已经提到过声纹识别的信道补偿算法，

腾讯声纹识别研究: 连接：www.cnblogs.com/wuxian11/p/6498699.html

文本无关的声纹识别验证: 文本无关的声纹识别验证 By Dake Dake的专栏：www.glade.tk 一、声纹识别简介声纹是指能惟一识别某人或某物的声音特征，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。虽然人的发音器官生理构造总的是相同的，但人的语言产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，人在讲话时使用的器官——舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态等方面，每两

文本无关的声纹识别验证: 文本无关的声纹识别验证 By Dake Dake的专栏：www.glade.tk 一、声纹识别简介声纹是指能惟一识别某人或某物的声音特征，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。虽然人的发音器官生理构造总的是相同的，但人的语言产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，人在讲话时使用的器官——舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态等方面，每两个人之间

微软声纹识别demo: 这个是一个继承了微软识别的demo，新建录音文件后然后上传至微软然后调用微软的声纹识别api查出刚刚说话的人是谁

用Python画ROC曲线: 开发十年，就只剩下这套Java开发体系了 &gt;&gt;&gt; ...

Python:机器学习的ROC曲线、AUC计算，以及相应的代码: ROC曲线的原理以及绘制方法参考点击打开链接，这里主要是对原理部分的代码实现。对于每一个给定的阈值threshold，我们都可以算出有关的TPR、FPR参数，这里我写了以下函数来实现该功能，函数的输入有result和thres两部分。前一部分是包含两个array，第一个array用来存储每一个样本是正样本概率，第二个array则是每个样本的label属性(0或1)；后一部分则是选取的阈值，代码

分类器性能指标错误率、正确率、召回率: 前言在使用机器学习的方法解决分类问题时，我们通常需要一个指标来衡量我们模型的性能，以下介绍一些常用的分类性能指标，在实际应用中可以依照应用需求采用相应的指标。错误率错误率是使用最普遍、最简单同时又是最粗糙的分类指标。其计算方法为：设测试样本集T={(X1,Y1),···,（Xn,Yn）},其中Xi为该样本i的输入特征，Yi为样本的真实标签。 T的预测结果：PY={PY1,PY2,···,PYn

极简代码（一）—— 精确率和错误率的计算: numpy# precision np.mean(y_pred == y_true)# error 1 - np.mean(y_pred == y_true)theano# error T.mean(T.neg(y_pred, y_true))# precision 1 - T.mean(T.neg(y_pred, y_true))

语音识别ASR - HTK(HResults)计算字错率WER、句错率SER: 前言好久没发文，看到仍有这么多关注的小伙伴，觉得不发篇文对不住。确实好久没有输出经验总结相关的文档，抽了个时间，整理了下笔记，发一篇关于ASR常用测试指标。比如字错率、句错率指标，以及计算工具HResults的使用篇，后续慢慢找时间输出一些人工智能领域，小白可理解可用的基础知识，或者整理一些其他笔记发一发一、基础概念 1.1、语音识别(ASR) 语音识别（speech re...

用python生成各种随机分布图: 在学习生活中，我们经常性的发现有很多事物背后都有某种规律，而且，这种规律可能符合某种随机分布，比如：正态分布、对数正态分布、beta分布等等。所以，了解某种分布对一些事物有更加深入的理解并能清楚的阐释事物的规律性。现在，用python产生一组随机数据，来演示这些分布： import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as pl

说话人识别

机器学习指标评估：P-R曲线与ROC曲线，python sklearn实现: 最近做实验要用到性能度量的东西，之前学习过现在重新学习并且实现一下。衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量。性能度量反应了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果；什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还决定于任务需求。一、性能度量方法 1.1错误率与精度错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度是分类正确的样本数占样本总数的比例。...

说话人确认系统性能评价指标: 说话人确认系统性能评价指标说话人确认(Speaker Verification)介绍评价指标介绍说话人确认(Speaker Verification)介绍说话人确认属于说话人识别(Speaker recognition)中的一个子任务。根据任务目标不同,说话人识别可以分为说话人确认(Speaker Verification)和说话人辨认 (Speaker Identification) 两大类...

4.4.2分类模型评判指标（四） - ROC，AUC，GINI，KS，Lift，Gain，MSE总结: 简介分类模型的评判指标光是图就有好多，ROC，AUC，GINI，KS，Lift，Gain，MSE，这些有些是图有些是指标，放在一起乱七八糟搞得人分不清东南西北。所以这里我先整体给大家一个直观的介绍。省的以后再遇上这么多图的时候完全分不清是谁是谁。三句话概括版本： Confusion Matrix -&gt; Lift，Gain，ROC。 ROC -&gt; AUC，KS -&gt; G...

让你的python说话: 前言早就写好了这个文章，今天就顺便发啦~ 之前有个小的demo需要让程序说话，于是就研究了一下。今天搞图像的萌新要开始搞语音生成。很奇怪。首先在网上浏览，看到很多的大厂都有API，可以提供语音生成。但是，仔细一想，我们开发的应用并不能保证一直处于联网状态。依赖API比较麻烦。于是我决定调用python提供的包进行开发。 ps：语音生成是根据你提供的文字内容，机器自动念白，而非其他语音播放...

Python学习之代码说话: 字符串string = "hello world,this is python language!" #string add string1 = string + ":welcome python" print("string add:",string1) #string remove string2 = string[0:5] print("string remove:",string2) p...

如何让python语言说话[window]: 目前只支持window平台。为了减小文件的大小，做提示音功能，不想引用声音文件，所以想了下面的办法。 import os with open("asd.vbs",'w') as f: f.write('CreateObject("SAPI.SpVoice").Speak"%s"'%'孙子，小拳拳锤你胸口') os.system("asd.vbs") ...

Python学习-和“她”聊天: 我问她，你怎么不主动和我说话呢，她骂我“呆子”，人家是“姑娘”，哪里有女孩子主动说话，“人家”都已经做好准备了，你不看人家给你的提示：&gt;&gt;&gt;，就等着你说话了。我这个“呆子”决定先问她一个简单的数学问题，3+5等于多少啊；她马上就回答我8。她对我说，我们一起做个小游戏把，猜猜我现在心里想的是哪个数字。我先打开“她”的IDLE环境，选择FIle-&...

ROC原理介绍及利用python实现二分类和多分类的ROC曲线: 对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score1，以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍，然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念一个分类模型(分类器)是一个将某个实例映射到一个特定类的过程.分类器的结果可以是给出该实例所属的类别，也可以给定该实例属于某个类别的概率。首先来...

基于python绘制ROC曲线: 基于python绘制ROC曲线，直接附代码： from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split ##划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, te...

用Python绘制ROC曲线: 在分类模型中，ROC曲线和AUC值经常作为衡量一个模型拟合程度的指标。最近在建模过程中需要作出模型的ROC曲线，参考了sklearn官网的教程和博客。现在将自己的学习过程总结如下，希望对初次接触的同学有所帮助。PS：网上的例子实在是晦涩难懂，在折腾了一下午之后终于搞定了。下面是我在学习过程中主要参考的资料，大家也可以学习一下。 http://scikit-learn.org/sta...

简述——python使用sklearn画ROC曲线: 使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据（如果不是很懂可以先看看这里的基础）： tpr(Ture Positive Rate)：真阳率图像的纵坐标 fpr(False Positive Rate)：阳率（伪阳率） ...

python sklearn画ROC曲线: preface：最近《生物信息学》多次谈到AUC，ROC这两个指标，正在做的project，要求画ROC曲线，sklearn里面有相应的函数，故学习学习。 AUC: ROC: 具体使用参考sklearn: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html http://sciki

Python脚本实现ROC曲线图: 通过实例来讲解Python脚本来实现构建ROC曲线图。步骤： 1、下载模块： matplotlib、numpy 2、准备数据：例如：a.txt，内容如下 0.87,0.000001 0.87,0.000003 0.92,0.000006 0.93,0.000011 0.94,0.000017 0.94,0.000028 0.94,0.000044 3、编写脚本：a.py #cod...

已知预测结果和标签，如何用python画roc曲线？: -

python：实现二分类和多分类的ROC曲线: 基本概念 precision：预测为对的当中，原本为对的比例（越大越好，1为理想状态） recall：原本为对的当中，预测为对的比例（越大越好，1为理想状态） F-measure：F度量是对准确率和召回率做一个权衡（越大越好，1为理想状态，此时precision为1，recall为1） accuracy：预测对的（包括原本是对预测为对，原本是错的预测为错两种情形）占整个的比例（越大越好，1为理想...

python绘制ROC曲线: ROC曲线 ROC曲线是一种模型评价指标，其横轴是假阳性率，纵轴是真阳性率， import matplotlib.pyplot as plt from keras.utils import to_categorical from sklearn import metrics from sklearn.metrics import roc_curve, auc ###计算roc和auc def a...

机器学习评价指标 ROC与AUC 的理解和python实现: https://blog.csdn.net/qq_20011607/article/details/81712811

ROC曲线实例分析: 1 ROC分析相关 ROC(Receiver Operating Characteristic,受试者工作特征曲线)的概念来自信号检测原理中最初只是为了区分噪声和非噪声对于二分类问题具有很好的表现性能（仅仅是二分类问题，即是非，无有，0/1等）通过以(FPR,TPR)为坐标点画出二维平面中的曲线，即ROC曲线 Recall = TPR = TP/(TP+FN) (True Posit

python 画 ROC 曲线: python 画 ROC 曲线的实现代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import auc ###计算roc和auc import pandas as pd base = "D:\\WFLW\\wflw_blur_128\\ROC\\" df =pd.read_csv(...

Python绘制ROC曲线: ROC曲线全程为受试者工作特性（Receiver Operating Characteristic)曲线，可以用来评价学习器的泛化性能。首先我们根据学习器的预测结果对样例进行排序，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算出两个重要的值，分别以他们为横纵坐标作图，就得到了ROC曲线。ROC曲线的横轴为假正例率(FPR), 纵轴为真正例率(TPR),计算公式分别为：FPR = FP/(FP+TN)...

大神们~谁能给我一个python的roc曲线的代码: 分类器是随机森林，想做一个roc曲线分析性能，哪位好心人有代码呢？

python绘制precision-recall曲线、ROC曲线: 基础知识 TP（True Positive）：指正确分类的正样本数，即预测为正样本，实际也是正样本。FP（False Positive）：指被错误的标记为正样本的负样本数，即实际为负样本而被预测为正样本，所以是False。TN（True Negative）：指正确分类的负样本数，即预测为负样本，实际也是负样本。FN（False Negative）：指被错误的标记为负样本的正样本数，即...

python中绘制roc曲线计算阈值: thresh.npy为正样例与反样例分别算出来的值，删去错误的预测样本，通过画roc曲线来计算阈值 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.metrics import roc_curve, auc import utils.config as config ...

Python 为目标检测任务绘制 ROC 和 PR 曲线: 需要两个分别记录检测结果和标准答案的 .txt 文件，记录格式与 FDDB 的要求相同，即 ... image name i number of faces in this image =im face i1 face i2 ... face im ... 当检测框为矩形时，face&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbsp;imface&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;nbs

python 绘制ROC曲线: 数据集： import matplotlib.pyplot as plt def get_data(path): f = open(path) data_list = f.readlines() return data_list def get_truth_value(): threshold_list = [] truth_value = [] ...

学习笔记：使用python画Roc图像: 实验室规定，不能调库，但是我还是调了一个求Auc的库函数。这是调用的几个库，配置在我的另一个博客https://blog.csdn.net/folk_/article/details/80028997 from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc ...

分类问题ROC曲线和KS曲线的绘制: ROC曲线与AUC ROC曲线下方的面积是AUC，AUC表示对于随机选择的正类别样本确实为正类别，以及随机选择的负类别样本为正类别，分类器更确信前者的概率。分类问题的模型评估理论参考： http://blog.csdn.net/cymy001/article/details/79366754 Python机器学习库sklearn分类问题的模型评估API参考： http://blog.c...

利用Python画ROC曲线和AUC值计算: 前言 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。 AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-S

ROC和AUC在python中metrics上的实现: ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/)。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 # ROC曲线 需要提前说明的是，我们这里只

利用sklearn画ROC曲线python代码个人理解: 参考链接： http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html#sphx-glr-auto-examples-model-selectio

用sklearn绘制ROC曲线: 用sklearn绘制ROC曲线

利用scikitlearn画ROC曲线: 一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。具体实现的代码可以参照下面博友的代码，评估svm的分类指标。注意里面的一些细节需要注意，一个是调用roc_curve 方法时，指明目标标签，否则会报错。具体是这个参数的设置pos_label ，以前在unionbigdata实习时学到的。

python绘制roc曲线，lift曲线: roc曲线和lift曲线是模型评价的指标，我们在建好模型后经常会用这两个指标对模型进行评估。在建模过程中发现python竟然没有自动生成roc曲线和lift曲线的包。我自己写了两个函数，能够做出roc曲线和lift曲线。希望可以给大家工作和学习带来一些方便。函数如下，大家可以直接调用。 from scipy.stats import scoreatpercentile import sea...

使用Sklearn模型做分类并绘制机器学习模型的ROC曲线: 简单的实验，主要是使用sklearn库中的RFR模型来进行回归分析并绘制相应的ROC曲线，主要是熟悉流程，下面是具体的实现： #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城功能：使用RFR模型 ''' import csv from sklearn.metrics import roc_curve, auc from

如何绘制ROC曲线: 机器学习 roc曲线 混淆矩阵

画ROC曲线: %总数 A(:,6) = A(:,2)+A(:,3); %正确率、漏检率、虚检率 A(:,7) = A(:,2)./A(:,6); A(:,8) = A(:,3)./A(:,6); A(:,9) = A(:,4)./A(:,6); A(:,10) = A(:,5)./A(:,6)*1000; %按虚检率排序 B=A(:,9); [C,pos]=sort(B); A(:

ROC曲线和AUC值的python代码: 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25212301 __author__ = 'beauty' #create_time=2017-08-17 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np parameter=40 data=pd.DataFram

libsvm在python下的使用及用绘制ROC曲线: libsvm在python下的使用简单示例首先是训练svm

sklearn画ＲＯＣ曲线: #coding:utf-8 print(__doc__) import numpy as np from scipy import interp import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, datasets from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sk

用Python实现声音判断1---使用资源介绍: 名词解释 1.pylab 相关网址：http://antisunny.blog.163.com/blog/static/21059810320133271231310/ 2.wave 模块相关网址：http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/wave_pyaudio.html 个人刚刚开始,从基础做起.

python画蝴蝶曲线图: 蝴蝶曲线是由Temple H·Fay发现的可用极坐标函数表示的蝴蝶曲线。由于此曲线优美，因此就想把它作为博客favicon.ico，这里我使用pytho matplotlib.pyplot包来绘制需要的蝴蝶曲线图。先看下漂亮的蝴蝶曲线吧。 #1.首先我们需要确定蝴蝶曲线的函数表达也可用球坐标表示 #2.选择python里面的matplotlib.pyplot作为画图工...

ProE常用曲线方程：Python Matplotlib 版本代码（蝴蝶曲线）: 顾名思义，蝴蝶曲线（Butterfly curve ）就是曲线形状如同蝴蝶。蝴蝶曲线如图所示，以方程描述，是一条六次平面曲线。如果大家觉得这个太过简单，别着急，还有第二种。如图所示，以方程描述，这是一个极坐标方程。通过改变这个方程中的变量θ，可以得到不同形状与方向的蝴蝶曲线。如果再施以复杂的组合和变换，我们看到的就完全称得上是一幅艺术品了。

使用Mathematica绘制蝴蝶线（Butterfly Curve）: 教材中有一个“漂亮图形”，今晚才看出来三张图应该是不同角度下的蝴蝶图，为什么之前没看出来呢？哈哈。调试了一下，发现第一张图出不来，应该是教材搞错了，但我没找到正解。再看看别人画的蝴蝶，马上就知道差距有多大了，呵呵，继续好好学习吧！...

用python绘制漂亮的图形: 先看效果，没有用任何绘图工具，只是运行了一段python代码。代码如下： _ = ( 255, lambda

如何用python画一颗心☆: 如何用python画一颗心☆ ‘心似双丝网，中有千千结’ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def heart_3d(x,y,z): return (x**2+(9/4)*y**2+z**2-1)**3-x**2*z**3-(9/80)...

基于GMM的说话人识别-by python: 建议你先看这个：点这里原文地址： Spoken Speaker Identification based on Gaussian Mixture Models 数据集下载：（原始的要翻墙下载，下面的是csdn的下载链接）翻译版下载：全部python代码原文有github链接，自己下哈~~~ 待更新~~~ ...

基于I-Vector的说话人识别: 基于i-vector的说话人识别系统，内部含有 - ./doc/ this directory contains a documention on how to generate i-vectors

我对说话人识别/声纹识别的研究综述: GMM-UBM系统框架 GMM-UBM的核心思想是用混合高斯函数去拟合特征在高维空间的概率密度分布，在训练说话人模型的时候，由于注册时说话人的数据稀疏，通常利用一个通用背景模型(Universal Background Model，UBM)和少量的说话人数据，通过自适应算法(如最大后验概率MAP，最大似然线性回归MLLR等)得到目标说话人模型；在测试时，用测试语音相对于目标说话人模型和UBM模型

语音识别之Python开发: 语音识别之Python教程概述技术原理教程开发案例参考案例python实现将文本转换成语音的方法Python如何实现文本转语音Python3.5 调用讯飞动态链接库实现语音识别Python建立简易语音识别系统Python 语音识别框架用Python编程实现语音控制电脑Python3.4 语音控制电脑（基于win10语音识别）python实现百度语音之语音识别Python语言实现百度语音识别API的使

桌面记事本winguide下载: 一款很好的开源记事本，拥有树形目录可强大的编辑功能，还可以在文本中插入文件winguide 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/mjw2607/2674431?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mjw2607/2674431?utm_source=bbsseo[/url]

拦截计费工具下载: 很简单《在代码栏里选带PUb的那个就行啦再选拦截相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/adg931224/3850527?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/adg931224/3850527?utm_source=bbsseo[/url]

KEPServer.v4.500.465.Include.keygen.part2下载: KEPServer.v4.500.465.Include.keygen.part2.rar 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/oyjshhu/3996426?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/oyjshhu/3996426?utm_source=bbsseo[/url]

相关热词 c#异步发送kafka c#窗体编号 c# 操作二进制文件 c# 反射机制 c#线程窗体失去响应 c#角度转弧度 c# 解析gps数据 c# vs设置语法版本 c# json含回车 c#多线程demo

我们是很有底线的