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...
在Python中,绘制ROC曲线通常需要使用sklearn库。首先,您需要安装sklearn和matplotlib库。接着,您可以使用roc_curve函数计算真正率和假正率,并使用matplotlib进行可视化。代码示例包括:从模型预测中获取分数,计算ROC曲线数据,并使用plt.plot()绘制曲线,最后添加标签和图例以增强可读性。 ROC曲线的意义是什么? ROC曲线(接...
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...
(2)fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1]) 该函数传入的参数一定要注意是一列,否则会报错(数组类型错误)该函数则得到我们想要的roc曲线的横纵坐标数组. fpr,tpr,thresholds 分别为假正率、真正率和阈值。(应该是不同阈值下的真正率和假正率)。 roc_auc =auc(fpr, tpr) ...
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...
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...
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 ...
fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) 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', ...
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='--') ...
print("AUC: %.3f" % roc_auc) 7、我们使用matplotlib.pyplot库绘制ROC曲线: 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='') ...