plt.plot(fpr_logreg, tpr_logreg, color='blue', lw=2, label='Logistic Regression (area = %0.2f)' % roc_auc_logreg) 随机森林 plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, color='green', lw=2, label='Random Forest (area = %0.2f)' % roc_auc_rf) 支持向量机 plt.plot(fpr_svm, tpr_svm, color='...
使用Scikit-Learn的roc_curve函数计算FPR和TPR,并使用Matplotlib绘制ROC曲线。 # 计算ROC曲线 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) 计算AUC值 roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) 绘制ROC曲线 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (ar...
plt.title("ROC curve")设置图形的标题为"ROC curve",表示ROC曲线。 最后,使用plt.show()显示绘制的ROC曲线图形。 通过这段代码,你可以将计算得到的假阳性率(fpr)和真阳性率(tpr)传递给plt.plot()函数,绘制出对应的ROC曲线,并使用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()设置坐标轴标签和标题。最后,使用p...
准备数据:需要准备测试集的真实标记值和分类器预测的概率值。 计算TPR和FPR:使用sklearn库中的roc_curve函数计算出每个分类阈值下的TPR和FPR。 绘制ROC曲线:使用matplotlib库中的plot函数绘制出ROC曲线。 显示标签和边界:使用xlabel、ylabel和ylim、xlim函数分别设置坐标轴标签和边界范围。 显示图例:使用legend函数显示图例。
如何实现“python plot_roc_curve” 作为一名经验丰富的开发者,我们来看看如何教会一位刚入行的小白实现“python plot_roc_curve”。 整体流程 首先让我们看一下整个流程的步骤: 具体步骤 1. 导入必要的库 首先,我们需要导入一些必要的库,包括numpy、matplotlib和sklearn等。这些库可以帮助我们进行数据处理、绘图以及...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 计算 fpr, tpr, thread = roc_curve(y_test, y_score) roc_auc[i] = auc(fpr, tpr) # 绘图 plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_au...
[i]+' :ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) my_list.append(roc_auc) # 添加ROC曲线的轮廓 plt.plot(fpr, tpr, color = colors1[i],linestyle = linestyles[i],linewidth = 3, label = "class:"+lable_names[i]) # lw = 1, #绘制面积图 plt.stackplot(fpr, tpr, colors=colors2, ...
plt.plot(epochs, loss_values, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss_values, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() ...
sklearn.metrics:包含计算ROC曲线和AUC的函数。 使用sklearn.metrics的roc_curve函数计算ROC曲线的点: roc_curve函数会返回三个值:假正率(FPR)、真正率(TPR)和阈值(thresholds)。 使用matplotlib绘制ROC曲线图: 创建一个图形对象。 使用plot函数绘制ROC曲线。 添加随机猜测线(对角线)。 添加图例、标题、坐标轴标...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 计算 fpr, tpr, thread = roc_curve(y_test, y_score) roc_auc[i] = auc(fpr, tpr) # 绘图 plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) ...