fpr,tpr,thresholds = metrics.roc_curve(y_test, y_score, pos_label=2) roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) # 计算auc的值 # 绘制roc曲线 plt.figure() lw = 2 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',lw=lw,label='LR ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)...
#画图,只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值,通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold %d (area = %0.2f)' % (i, roc_auc)) #画对角线 plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck') mean_tpr /= len(cv)...
roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) #Plot of a ROC curve for a specific class plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr[2], tpr[2], color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc[2]) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', l...
该函数的返回值 fpr、tpr和thresholds 均为ndarray, 为对应每一个不同的阈值下计算出的不同的真阳性率和假阳性率。这些值,就对应着ROC图中的各个点。 (4)auc() plt.plot(fpr, tpr, lw=5, label='{} (AUC={:.3f})'.format(name, auc(fpr, tpr)),color = colorname) 1 函数auc(),传入参数为fp...
Plot all ROC curves lw=2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve...
roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["...
fpr["macro"]=all_fpr tpr["macro"]=mean_tpr roc_auc["macro"]=auc(fpr["macro"],tpr["macro"])# Plot allROCcurves plt.figure()plt.plot(fpr["micro"],tpr["micro"],label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'''
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_test_predprob, pos_label=1)plt.plot(fpr, tpr, lw=5, label='{} (AUC={:.3f})'.format(name, auc(fpr, tpr)),color = colorname)plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', lw=5, color = 'grey')plt.axis('square')plt.xlim([0, 1])...
ROC曲线 评估模型区分能力,通过TPR与FPR关系反映诊断准确性。 横轴:假阳性率(false positive rate,FPR) 纵轴:真阳性率(truepositive rate,TPR) 临床应用:生物标志物评价[如比较PSA与PCA3对前列腺癌的诊断效能(AUC对比)]、影像组学模...
以下是使用scikit learn预测、做出决策边界并画出ROC曲线的一个示例,以鸢尾花数据集为例。 1...ROC曲线 y_pred_proba = poly_kernel_svc.predict_proba(X_test)[::,1] fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(y_test...