接下来就是利用python实现ROC曲线,sklearn.metrics有roc_curve, auc两个函数,本文主要就是通过这两个函数实现二分类和多分类的ROC曲线。 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, scores) 1. 其中y_test为测试集的结果,scores为模型预测的测试集得分(注意:svm分类器通过decision_function(x_te...
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,lab...
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...
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...
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...
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...
plt.plot(fpr, tpr, label="Roc Curve") plt.xlabel("FPR") plt.ylabel("TPR(recall") #找到最接近于0的阈值 close_zero = np.argmin(abs(thresholds)) plt.plot(fpr[close_zero], tpr[close_zero], 'o', markersize=10, label="threshold zero", ...
使用sklearn.metrics 模块中的 roc_curve 和 roc_auc_score 函数创建ROC对象。这些函数可以帮助您计算ROC曲线和AUC值。 绘制ROC曲线 🖌️ 使用创建的ROC对象绘制ROC曲线。您可以通过 matplotlib 的 plot 函数来实现这一点,并可以自定义曲线的样式和颜色。
array(y_pred) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() fpr[0], tpr[0], _ = roc_curve(y_label, y_pred) roc_auc[0] = auc(fpr[0], tpr[0]) lw = 2 plt.plot(fpr[0], tpr[0], lw=lw, label= method_name + ' (area = %0.2f)' % roc_auc[0]) plt.plot([0, ...