本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.RocCurveDisplay 的用法。 用法: class sklearn.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...
使用RocCurveDisplay来计算和绘制ROC曲线。 # 计算ROC曲线fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_scores)roc_auc=roc_auc_score(y_test,y_scores)# 绘制ROC曲线plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(fpr,tpr,label='ROC curve (area = %0.2f)'%roc_auc)plt.plot([0,1],[0,1],'k--',label='Ch...
print(cohen_kappa_score(y_test, predict_target)) #8 绘制ROC曲线,计算AUC值 from sklearn.metrics import RocCurveDisplay # 使用 RocCurveDisplay.from_estimator 绘制 ROC 曲线 RocCurveDisplay.from_estimator(model,X_test, y_test) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', color='gray') p...
第一步 背景信息:使用sklearn包中的随机森林,需要画下ROC曲线 错误提示:AttributeError: type object ‘RocCurveDisplay‘ has no attribute ‘from_predictions 错误原因:是因为sklearn的版本过低,需要更新一下。使用conda list查看,确实版本低了 解决方法:conda update scikit-learn,然后慢慢等着更新,关联的包比较多...
二分类问题可以画出ROC曲线,计算 对应的AUC值: from sklearn.metrics import RocCurveDisplay model=MultinomialNB() model.fit(X_train, y_train) RocCurveDisplay.from_estimator(model, X_test, y_test) x = np.linspace(0, 1, 100) plt.plot(x, x, 'k--', linewidth=1) ...
RocCurveDisplay.from_estimator(lr, X_test, y_test) RocCurveDisplay.from_predictions(y_true = y_val, y_pred = y_pred) ## scikitplot包的ROC曲线绘图 plot_roc(y_true = y_val, y_probas = y_pred_p2) # 该方法使用y_pred_p2 # 精度召回曲线 prec, recall, threshold = precision_recall_...
RocCurveDisplay.from_predictions(y_true=y,y_pred=pred,name=f"Title",color="darkorange",)plt.plot([0,1],[0,1],"k--",label="chance level (AUC = 0.5)")plt.axis("square")plt.xlabel("False Positive Rate")plt.ylabel("True Positive Rate")plt.title("Title")plt.legend()plt.show() ...
from sklearn.metrics import roc_curve, RocCurveDisplay 2.读入数据 代码如下(示例): SA = pd.read_csv('SAheart.csv') # 查看数据 SA.head() X = pd.DataFrame(SA) # tips 提示:数据文件要和代码文件放在同一文件夹里面 一:计算样本中冠心病的比例 ...
5.1 ROC ## 基于最佳模型 plot_roc_curve(rf_grid_model, X_test, y_test) <sklearn.metrics._plot.roc_curve.RocCurveDisplay at 0x7fe1881a7a90> 5.2 PR ## 基于最优模型 plot_precision_recall_curve(rf_grid_model, X_test, y_test) <sklearn.metrics._plot.precision_recall_curve.PrecisionRecall...
要绘制ROC曲线并计算曲线下面积 (AUC),您决定使用 SckitLearn 的RocCurveDisplay 方法并将多层感知器与随机森林模型进行比较,以尝试解决相同的分类任务。 importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier fromsklearn.metricsimportroc_auc_score, RocCurveDisplay ...