如果你遇到了导入错误,可能是因为你的scikit-learn库版本过低。 查找plot_roc_curve函数的正确导入路径或模块: 在scikit-learn 1.0及以上版本中,plot_roc_curve函数的正确导入路径就是from sklearn.metrics import plot_roc_curve。 确认用户安装的scikit-learn库版本是否支持plot_roc_curve函数: 你可以通过运行以下...
plot_roc_curve(estimator, X, y, *, sample_weight=None, drop_intermediate=True, response_method='auto', name=None, ax=None, pos_label=None, **kwargs) 已弃用:函数 plot_roc_curve 在1.0 中已弃用,并将在 1.2 中删除。使用类方法之一: sklearn.metric.RocCurveDisplay.from_predictions 或sk...
1. 导入必要的库 首先,我们需要导入一些必要的库,包括numpy、matplotlib和sklearn等。这些库可以帮助我们进行数据处理、绘图以及机器学习模型的训练。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportroc_curve,auc 1. 2. 3. 2. 准备数据 接下来,我们需要准备数据。通常情况下,我们需要将数据分...
其中,plot_roc_curve是scikit-learn中的一个函数,用于绘制接收者操作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,简称ROC曲线)。 概念: ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的常用工具。它以真阳性率(True Positive Rate,TPR)为纵轴,以假阳性率(False Positive Rate,FPR)为横轴,绘制出模型在不同阈值下...
计算ROC曲线下的面积,即AUC(Area Under Curve)。AUC值越大,说明分类器的性能越好。 3. 绘制ROC曲线的代码示例 下面我们使用Python的sklearn库来演示如何绘制ROC曲线。 首先,我们需要导入所需的库和模块: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test...
태그 roc curve 웹사이트 선택 번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다:中国 ...
The ROC curve is a plot of true positive rate against false positive rate. A model with a better performance will have a ROC curve that is ___. A. closer to the diagonal line B. farther from the diagonal line C. parallel to the diagonal line D. identical to the diagonal line 相关...
Similarly to the example provided here: https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_precision_recall.html, extend plot_precision_recall_curve and plot_roc_curve to be able to deal with multiclass scenarios.
But when I want to obtain a ROC curve for 10-fold cross validation or make a 80% train and 20% train experiment I can't find the answer to have multiple points to plot. I understand that sensitivity vs 1-specificity is plotted, but after svm obtain predicted values, you have only ...
fpr, tpr, threshold = roc_curve(test_y, test_y_score) ###计算真正率和假正率 roc_auc = auc(fpr, tpr) ###计算auc的值 lw = 2 plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) ###假正率为横坐标,真...