同理,和准确率-召回率一样,我们可以利用一个数字来总结ROC曲线,即曲线下的面积(通常称为AUC(area under the curve),这里的曲线指的就是ROC曲线),可以利用roc_auc_score来计算ROC曲线下的面积: from sklearn.metrics import roc_auc_score rf_auc = roc_auc_score(y_test, rf.predict_proba(x_test)[:, ...
>>> fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) 函数roc_curve()输入三个参数: y:测试样本对的label scores:测试样本对的相似度的值 pos_label:默认情况下如果label={0,1}或者label={-1,1}两种情况,参数pos_label可以省略,使用默认值。如果像本例中的情况一样label={1,2},...
用法: sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)计算接收器操作特性 (ROC)。注意:此实现仅限于二进制分类任务。在用户指南中阅读更多信息。参数:y_true:ndarray 形状 (n_samples,) 真正的二进制标签。如果标签不是 {-1, 1} 或 {0,...
#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("决策树模型预测测试集数据ROC曲线的AUC:",roc_auc) 决策树模型预测测试集数据ROC曲线的AUC: 0.8910666666666667 #...
from sklearn.metrics import roc_curve,auc from sklearn.model_selection import StratifiedKFold def drawROC(classifier,X,y): #X:训练集/测试集 #y:训练集标签/测试集标签 print(X.shape) print(y.shape) # 画平均ROC曲线的两个参数 mean_tpr= 0.0 # 用来记录画平均ROC曲线的信息 ...
plt.text(0.5,0.3,'Roc curve(area =%.2f)'% roc_auc) # 添加轴标签 plt.xlabel('1-Specificity') plt.ylabel('Sensitivity') # 显示图形 plt.show() 神经网络模型的结构和类型 神经网络模型通常由多个层次组成,包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入信号,隐藏层负责处理和转换输入信号,输出层生...
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) ...
2. 导入绘制ROC曲线所需的库 你需要导入sklearn.metrics中的roc_curve和auc函数,以及matplotlib.pyplot用于绘图。 python import numpy as np from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt 3. 使用roc_curve函数计算ROC曲线的相关参数 roc_curve函数将返回FPR、TPR和阈值。 python...
metrics.RocCurveDisplay(*, fpr, tpr, roc_auc=None, estimator_name=None, pos_label=None) ROC 曲线可视化。 建议使用 from_estimator 或from_predictions 创建RocCurveDisplay 。所有参数都存储为属性。 在用户指南中阅读更多信息。 参数: fpr:ndarray 假阳性率。 tpr:ndarray 真阳性率。 roc_auc:浮点数...