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。 阈值选择:ROC曲线可以帮助我们选择最佳的分...
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...
4. 绘制ROC曲线 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,lab...
最后,我们使用metrics模块中的roc_curve和auc函数来计算和绘制ROC曲线: 代码解读 # 计算TPR和FPRfpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y_test,y_pred_prob)# 计算AUCauc=metrics.auc(fpr,tpr)# 绘制ROC曲线plt.plot(fpr,tpr,label='ROC curve (area = %0.2f)'%auc)plt.plot([0,1],[0,1],'k--')...
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sklearn.metrics.plot中导入plot_roc_curve函数,如下所...
ax_class = clf.plot_roc_curve(self.X, self.y, curves='each_class') self.assertNotEqual(ax_macro, ax_micro, ax_class) 开发者ID:batermj,项目名称:scikit-plot,代码行数:10,代码来源:test_classifiers.py plot_roc_curvedeftest_ax(self):np.random.seed(0) ...
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 ...
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Plot ROC curve Since R2021a collapse all in pageSyntax modelDiscriminationPlot(lgdModel,data) modelDiscriminationPlot(___,Name,Value) h = modelDiscriminationPlot(ax,___,Name,Value)Description modelDiscriminationPlot(lgdModel,data) generates the receiver operating characteristic (ROC) curve. modelDiscri...
Plot ROC CurveLuciano GarofanoStefano Maria PagnottaMichele Ceccarelli