SimpleROC

Installation

npm install simple_roc

Require

const SimpleROC = require(`simple_roc`);

Usage

API

• const [fpr, tpr, area] = SimpleROC.simpleROC(predicts, labels, size);
• const [fpr, tpr, area] = SimpleROC.simpleROC_reverse(predicts, labels, size);

Input parameter

• predicts: Predicted value
• labels: Binary classification arrangement
• size: fpr, tpr return Size

Output parameter

• fpr: False Positive Rate
• tpr: True Positive Rate
• area: ROC area (0(bad) ~ 1.0(good))

const [fpr, tpr, area] = SimpleROC.simpleROC([23, 22, 21, 20, 19, 18, 17, 16, 15, 14], [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0], 10);

const [fpr, tpr, area] = SimpleROC.simpleROC_reverse([23, 22, 21, 20, 19, 18, 17, 16, 15, 14], [0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1], 10);

Performance

[
    [0, 0, 0.16666666666666663, 0.16666666666666663, 0.16666666666666663, 0.16666666666666663, 0.33333333333333337, 0.5, 0.6666666666666667, 1], // fpr
    [0, 0.25, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 1, 1, 1, 1], // tpr
    [0.875], // ROC area
];

Graph example

• Python code

import matplotlib.pyplot as plt

fpr = [0, 0, 0.16666666666666663, 0.16666666666666663, 0.16666666666666663, 0.16666666666666663, 0.33333333333333337, 0.5, 0.6666666666666667, 1]
tpr = [0, 0.25, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 1, 1, 1, 1]

plt.figure(figsize=(5, 5))
lw = 2

plt.plot(fpr, tpr, '-', color='b')

plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')

plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])

plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')

plt.show()