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...
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_prob) roc_auc = auc(fpr, tpr) 六、绘制ROC曲线 使用Matplotlib绘制ROC曲线: plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='blue', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='gray', lw=2...
2. 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...
然后,我们假设 y_true 是真实标签,y_scores 是模型预测得分。接着,我们使用 roc_curve 函数计算了真正类率(True Positive Rate)和假正类率(False Positive Rate)以及相应的阈值。最后,我们使用 plot_roc_curve 函数绘制了ROC曲线,并将其展示出来。需要注意的是,绘制ROC曲线需要知道真实标签和模型预测得分。在实际...
python绘制平滑的roc曲线 python roc curve Python绘制P-R曲线与ROC曲线 查准率与查全率 P-R曲线的绘制 ROC曲线的绘制 查准率与查全率 P-R曲线,就是查准率(precision)与查全率(recall)的曲线,以查准率作为纵轴,以查全率作为横轴,其中查准率也称为准确率,查全率称为召回率,所以在绘制图线之前,我们先对这些进行...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, precision_recall_curve # ROC曲线 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, prob) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, label=f'ROC (AUC={roc_auc:.2f})') plt.plot([0,1],[0,1],'k--') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.yl...
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...
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) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') ...
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...
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) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') ...