sklearn.metrics.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_pred...
首先,我们需要导入所需的库和模块: 代码解读 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression 1. 2. 3. 4. 5. 接下来,我们准备一个用于分类的样本数据集。这里我们使用sklearn库中的make_classifi...
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...
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...
PS: https就是http和TCP之间有一层SSL层，这一层的实际作用是防止钓鱼和加密。防止钓鱼通过网站的证书...
from sklearn.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, ...
# 或者: from sklearn.linear_model.LogisticRegression importplot_roc_curve[as 别名]deftest_cmap(self):np.random.seed(0) clf = LogisticRegression() scikitplot.classifier_factory(clf) ax = clf.plot_roc_curve(self.X, self.y, cmap='nipy_spectral') ...
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model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve X, y = fetch_openml( name="blood-transfusion-service-center", as_frame=True, return_X_y=True, ) # Make columns and classes more human-readable ...