同理,和准确率-召回率一样,我们可以利用一个数字来总结ROC曲线,即曲线下的面积(通常称为AUC(area under the curve),这里的曲线指的就是ROC曲线),可以利用roc_auc_score来计算ROC曲线下的面积: from sklearn.metrics import roc_auc_score rf_auc = roc_auc_score(y_test, rf.predict_proba(x_test)[:, ...
利用roc_curve函数计算ROC曲线的真正率(True Positive Rate)和假正率(False Positive Rate)。 fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_true,y_score) 1. 7. 绘制ROC曲线 最后,我们可以使用matplotlib库来绘制ROC曲线。 plt.plot(fpr,tpr)plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate')plt.title...
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])# Compute micro-average ROC curve and ROC areafpr["micro"], tpr["micro"], _ =roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) plt.figure() plt.plot(fpr[0], tpr[0], label='ROC curve ...
本文搜集整理了关于python中sklearnmetrics roc_curve方法/函数的使用示例。 Namespace/Package: sklearnmetrics Method/Function: roc_curve 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def write_score(name, gold_labels, pred_scores, classes, average_...
python中用roc_curve函数绘制KS曲线 1.重要参数kernel 对于这三个参数的取值问题,直接上网格搜索或学习曲线,因为当gamma的符号变化,或者 degree的大小变化时,核函数本身甚至都不是永远单调的。 不同核函数在不同数据集上的表现 from sklearn.model_selection import train_test_split...
python闭包 一、一切皆对象 在其他语言中(C#),函数只是一段可以执行的代码,并不是对象.但是在python中一切皆对象,我可以将数字,字符串赋值给a,也可以将一个函数赋值给一个变量。也可以将函数当成另外一个函数的参数传递到另外的函数里。 def a():