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...
实现ROC曲线的代码如下: % predict - 分类器对测试集的分类结果 % ground_truth - 测试集的正确标签,这里只考虑二分类,即0和1 % auc - 返回ROC曲线的曲线下的面积 function auc = plot_roc( predict, ground_truth ) %初始点为(1.0, 1.0) %计算出ground_truth中正样本的数目pos_num和负样本的数目neg_n...
scikitplot.metrics.plot_roc快速展示模型预测的每个类别的ROC曲线。 import scikitplot as skplt nb =GaussianNB() nb = nb.fit(X_train, y_train) y_probas = nb.predict_proba(X_test) skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_probas) plt.show() scikitplot.metrics.plot_ks_statistic从标签和分数/概率...
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...
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, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0])
roc_results[name] = (fpr, tpr, roc_auc) 五、绘制多条ROC曲线 最后,我们使用matplotlib库将多条ROC曲线绘制在同一图中: # 绘制多条ROC曲线 plt.figure() for name, (fpr, tpr, roc_auc) in roc_results.items(): plt.plot(fpr, tpr, label=f'{name} (AUC = {roc_auc:.2f})') ...
ROC曲线是一种用于评估分类模型性能的重要工具,它可以展示模型在不同分类阈值下的真正类率(True Positive Rate)和假正类率(False Positive Rate)。在Python中,可以使用scikit-learn库中的roc_curve和plot_roc_curve函数来绘制ROC曲线。以下是一个简单的示例代码,演示如何使用Python绘制ROC曲线: from sklearn.metrics ...
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='--') ...
from sklearn.metrics import roc_curve, aucfrom sklearn.metrics import plot_roc_curve 加载数据集 iris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target 二值化标签(OvR需要) y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])n_classes = y.shape[1] 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y...