低等动物

xiaoxiao2021-02-28  22

#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn.metrics import auc ################################################################### f = open('D:/CaffeInfo/D_TrainVal/' + 'y_true.txt') y_true = [] for i in range(383): #383 = the number of images in test set line = f.readline() y_true = y_true+ [float(line)] f.close() print 'y_true:', y_true print 'length of y_true:', y_true.__len__() ################################################################### f = open('D:/CaffeInfo/D_TrainVal/' + 'y_scores.txt') y_scores = [] for i in range(383): line = f.readline() y_scores = y_scores+ [float(line)] f.close() print 'y_scores:', y_scores print 'length of y_true:', y_scores.__len__() print('finish loading y_true y_scores') ################################################################### fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_scores, pos_label=1) AUC = auc(fpr, tpr) print('fpr:') print fpr print( fpr.__len__() ) print('tpr:') print tpr print( tpr.__len__() ) ################################################################### plt.plot(fpr, tpr) plt.title('ROC_curve' + '(AUC: ' + str(AUC) + ')' ) plt.ylabel('True Positive Rate') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.show()
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