最后,我们可以使用sklearn提供的roc_curve函数来计算ROC曲线的各个点,然后使用matplotlib来绘制ROC曲线。 # 计算ROC曲线的各个点fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_score)# 计算ROC曲线下面积roc_auc=auc(fpr,tpr)# 绘制ROC曲线plt.figure()plt.plot(fpr,tpr,color='darkorange',lw=2,label='ROC curve (...
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...
ROC曲线越靠近左上角,说明模型性能越好。 分类: plot_roc_curve函数属于scikit-learn的模型评估工具,用于绘制二分类模型的ROC曲线。 优势: 直观展示模型性能:ROC曲线能够直观地展示模型在不同阈值下的性能表现,帮助我们了解模型的分类能力。 比较不同模型:通过比较不同模型的ROC曲线,可以选择性能更好的模型。...
plot_silhouette:度量聚类好坏的轮廓系数 plot_calibration_curve plot_cumulative_gain plot_lift_curve scikitplot.estimators plot_learning_curve:学习曲线 plot_feature_importances:特征重要性 scikitplot.cluster plot_elbow_curve:决定簇个数的肘部曲线 scikitplot.decomposition plot_pca_component_variance:可解释方差...
示例1: test_curve_diffs ▲点赞 9▼ # 需要导入模块: from sklearn.linear_model import LogisticRegression [as 别名]# 或者: from sklearn.linear_model.LogisticRegression importplot_roc_curve[as 别名]deftest_curve_diffs(self):np.random.seed(0) ...
2. 查找plot_roc_curve函数的正确来源或替代方法 实际上,plot_roc_curve函数是sklearn.metrics的绘图扩展部分,这部分功能在sklearn.metrics的子模块plot_roc_curve中。但需要注意的是,从sklearn 0.24版本开始,绘图功能被移动到了sklearn.metrics的plot子模块中,并且函数名保持为plot_roc_curve。 因此,您应该从sklea...
metrics import plot_roc_curve from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np X, y = make_blobs(centers=2) y = y.astype(np.str) lr = LogisticRegression().fit(X, y) plot_roc_curve(lr, X, y) -> raise ValueError("Data ...
4.5plot_roc 4.6plot_silhouette 4.7plot_elbow_curve 4.8plot_learning_curve 4.9plot_feature_importances 总结 用谷歌和百度搜索了下,除了 Scikit-Plot 的官方文档,只有一篇关于它的英文博客,而且内容也不是很丰富,希望这篇是中文版的第一篇介绍 Scikit-Plot 的好文。
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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...