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...
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...
OvO策略则是将多分类问题中的每两个类别组合成一个二分类问题,对每一对类别绘制ROC曲线,然后计算所有ROC曲线的平均值或选择某种方式(如宏平均、微平均)来综合。 二、Python实战 我们将使用scikit-learn库中的roc_auc_score函数和plot_roc_curve函数来绘制多分类ROC曲线。 环境准备 首先,确保你已经安装了scikit-lear...
from sklearn.metrics import roc_curve fpr_rf, tpr_rf, thresholds_rf = roc_curve(y_test, svc.predict_proba(x_test)[:, 1]) plt.plot(fpr, tpr, label="Roc Curve SVC") plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, label="Roc Curve RF") plt.xlabel("FPR") plt.ylabel("TPR(recall") #找到最接近于0...
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...
array(y_pred) # fpr = dict() # tpr = dict() # roc_auc = dict() # fpr[0], tpr[0], _ = precision_recall_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)'...
(labels,preds):'''labels: listpreds: list'''fpr,tpr,thersholds=roc_curve(labels,preds,pos_label=1)# pos_label指定哪个标签为正样本roc_auc=auc(fpr,tpr)# 计算ROC曲线下面积plt.figure(figsize=(10,7),dpi=300)plt.plot(fpr,tpr,'-',color='r',label='ROC (area=%.6f)'%(roc_auc),lw=...
在上述代码中,plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')这行代码就是用来绘制对角线的,它表示一个完全随机的分类器的性能。 5. 显示和保存图像 图像在调用plt.show()时会被显示。如果您希望保存图像为文件,可以使用plt.savefig('roc_curve.png')。 综合以上步骤,您可以完成...
fpr["micro"],tpr["micro"],_=roc_curve(y_test.ravel(),y_score.ravel())roc_auc["micro"]=auc(fpr["micro"],tpr["micro"]) 第五步绘图 代码语言:javascript 复制 # In[*]plt.figure()lw=2plt.plot(fpr[2],tpr[2],color='darkorange',lw=lw,label='ROC curve (area = %0.2f)'%roc_au...
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) ...