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...
利用roc_curve函数计算ROC曲线的真正率(True Positive Rate)和假正率(False Positive Rate)。 fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_true,y_score) 1. 7. 绘制ROC曲线 最后,我们可以使用matplotlib库来绘制ROC曲线。 plt.plot(fpr,tpr)plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate')plt.title...
sklearn.metrics.roc_auc_score (y_true, y_score, average=’macro’, sample_weight=None, max_fpr=None) AUC面积的分数使用以上类来进行计算,输入的参数也比较简单,就是真实标签,和与roc_curve中一致的置信度分数或者概率值。 from sklearn.metrics import roc_auc_score as AUC from sklearn.metrics impo...
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...
计算ROC曲线:使用roc_curve函数计算ROC曲线的FPR、TPR和阈值。 计算AUC值:使用auc函数计算ROC曲线下的面积(AUC)。 绘制ROC曲线:使用matplotlib库绘制ROC曲线,并添加对角线作为参考线。 5. 提供如何评估ROC曲线性能的简要说明 评估ROC曲线性能的主要方法是查看AUC值(Area Under the Curve)。AUC值越大,表示模型的性能...
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...
绘制ROC曲线需要经过以下步骤: 准备数据:需要准备测试集的真实标记值和分类器预测的概率值。 计算TPR和FPR:使用sklearn库中的roc_curve函数计算出每个分类阈值下的TPR和FPR。 绘制ROC曲线:使用matplotlib库中的plot函数绘制出ROC曲线。 显示标签和边界:使用xlabel、ylabel和ylim、xlim函数分别设置坐标轴标签和边界范围。
#进行ROC曲线绘制计算准备 # у得分为模型预测正例的概率 y_score =nnmodel.predict_proba(X_test)[:,1] #计算不同阈值下,fpr和tpr的组合值,其中fpr表示1-Specificity,tpr表示sensitivity fpr,tpr,threshold =metrics.roc_curve(y_test,y_score) # 计算AUC的值 roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) print("...
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) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy',...