直接上代码: fromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,average_precision_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltdefdraw_roc(labels,preds)...
AI代码解释 defdrawRoc(roc_auc,fpr,tpr):plt.subplots(figsize=(7,5.5))plt.plot(fpr,tpr,color='darkorange',lw=2,label='ROC curve (area = %0.2f)'%roc_auc)plt.plot([0,1],[0,1],color='navy',lw=2,linestyle='--')plt.xlim([0.0,1.0])plt.ylim([0.0,1.05])plt.xlabel('False Posit...
plt.plot(recall, precision, label = 'pr_curve(AP=%0.2f)' % AP) plt.legend() plt.show() def draw_roc(confidence_scores, data_labels): #真正率,假正率 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(data_labels, confidence_scores) plt.figure() plt.grid() plt.title('Roc Curve') plt.xlabel('FP...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import StratifiedKFold def drawROC(classifier,X,y): #X:训练集/测试集 #y:训练集标签/测试集标签 print(X.shape) print(y.shape) # 画平均ROC曲线的两个参数 mean_tpr = 0.0 # 用来记录画平均ROC曲线的信息 mean_fpr = np...
绘制ROC曲线代码如下: #绘制ROC曲线函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.model_selection import StratifiedKFold def drawROC(classifier,X,y): #X:训练集/测试集 #y:训练集标签/测试集标签 ...
python实现绘制多个模型的ROC曲线输入模型的预测概率值以及测试样本的真实标签,绘制出模型的ROC曲线并计算出AUC值,同时实现将多个模型的ROC曲线绘制在一张图中进行比较。实现代码:import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import roc_curve, aucdef Draw_ROC(file...
sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix,classification_report) 2019-12-22 11:23 − accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告...
通过调用draw_moor_curve函数,我们可以绘制出一条摩尔曲线。在示例代码中,我们设置了海龟的起始位置和绘制速度,并最终隐藏了海龟。运行代码后,将会弹出一个窗口显示绘制的摩尔曲线。 摩尔曲线可以用于艺术创作、图形设计等领域。它的分形特性使得曲线越来越复杂,具有很高的美学价值。此外,摩尔曲线也可以用于生成自然界中的...
画ROC曲线图defdraw_roc_curve(fpr1,tpr1,fpr2,tpr2,title='cosine',save_name='roc_lfw'):plt.figure()plt.plot(fpr1,tpr1,'r')plt.plot(fpr2,tpr2,'g')plt.plot([0,1],[0,1],'k--')plt.xlim([0.0,1.0])plt.ylim([0.0,1.0])plt.xlabel('FPR')plt.ylabel('TPR')plt.title('ROC(...
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCVfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import classification_report, f1_score, roc_curve, plot_roc_curve 然后划分训练集和测试集，采用分层抽样方法划分80%数据为...