摘要：
excel怎么绘制roc曲线？方法如下：制作实验数据累积频率分布表。在工作薄中新建一个工作表，设A列为判断临界值数据列，B列为1-SPE数据源列，C列为SEN数据源列。用鼠标将1-... excel怎么绘制roc曲线？
方法如下：
制作实验数据累积频率分布表。
在工作薄中新建一个工作表，设A列为判断临界值数据列，B列为1-SPE数据源列，C列为SEN数据源列。
用鼠标将1-SPE数据源列和SEN列的数据导入到对应列中。
点击Excel上方菜单栏的“插入”，选择“散点图”下的“带平滑线的散点图”，ROC曲线就绘制完成了。
ROC曲线的分析步骤？
1、当ROC曲线从上向下突破0值线以后，如果ROC曲线向下运行的角度大于45度时，说明空方力量比较强大，股价的跌势比较迅猛，股价还将继续下跌。此时，投资者应坚决持币观望，不宜轻易抢反弹。 2、当ROC曲线向上运行的角度大于45度时，如果ROC曲线刚刚突破0值线向上运行，说明多方力量开始积聚，股价将继续向上攀升。
roc曲线如何画？
要画ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve），首先需要一组真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）的数据。以下是ROC曲线的绘制步骤：
1. 收集预测模型的输出结果，并将其按照预测结果的连续性（例如概率或分数）进行排序。
2. 通过设定一个阈值，根据模型的连续性输出结果将其划分为正例和负例。例如，将高于阈值的结果标记为正例，低于阈值的结果标记为负例。
3. 根据划分得到的正例和负例，计算出不同阈值下的TPR和FPR。TPR等于真阳性的数量除以实际正例的数量，FPR等于假阳性的数量除以实际负例的数量。
4. 将得到的TPR和FPR值绘制在坐标系上。横轴表示FPR，纵轴表示TPR。当阈值从小到大变化时，会得到一条曲线，即ROC曲线。
5. 使用不同的阈值重复步骤2-4，直到使用全部样本或终止条件满足。
6. 在绘制ROC曲线时，可以计算出曲线下面积（Area Under Curve，AUC），用于衡量预测模型的准确性。AUC的取值范围在0.5到1之间，值越接近1表示模型性能越好，越接近0.5表示模型性能越差。
在实际应用中，ROC曲线常用于评估二分类模型的性能。通过观察ROC曲线的形状、计算AUC值等指标，可以帮助选择最佳的预测模型或寻找最佳的分类阈值。
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sklearn如何去画ROC曲线？
以上两位说的很好，自己动手，丰衣足食。若需借力，建议用cuda-convnet2，自带画loss和accuracy曲线功能。
除了曲线，还可以绘制图像，例如中间某个卷积层的卷积核可视化效果：以及预测结果：自己也可以试着实现下这些功能，用过matlab的同学都应该觉得不难。
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。
提取率曲线图怎么做？
要制作提取率曲线图，通常是用于评估二分类模型（如机器学习模型）的性能。以下是制作提取率曲线图的一般步骤：
1. **收集数据**：首先，您需要有一组已知真实类别的数据，并且使用您的分类模型对这些数据进行预测。
2. **计算提取率**：根据模型的预测结果和真实类别，可以计算出不同阈值下的真正例率（True Positive Rate，也称为召回率）和假正例率（False Positive Rate）。
3. **绘制曲线**：将真正例率作为纵轴，假正例率作为横轴，绘制提取率曲线。通常，使用ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）来表示提取率曲线。
4. **评估性能**：通过观察提取率曲线，可以评估您的分类模型在不同阈值下的性能。ROC曲线下面积（AUC）越大，表示模型性能越好。
5. **优化模型**：根据提取率曲线的表现，您可以进一步优化您的分类模型，提高其性能和准确度。
如果您有具体的数据集和分类模型，可以使用数据科学工具（如Python中的scikit-learn库）来计算提取率并绘制提取率曲线。希望这些步骤对您有所帮助！祝您成功制作提取率曲线图！
