可以使用Python中的scikit-learn库来计算和绘制ROC曲线。首先,需要安装该库,然后使用roc_curve函数来获取TPR和FPR,最后利用matplotlib库进行可视化。示例代码如下: from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 假设y_true是实际标签,y_scores是模型预测的分数 fpr, tpr, thresholds...
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.linear_model import LogisticRegression 二、生成或导入数据集 为了绘制ROC曲线,我们需要一个二分类的数据集。可以使用Scikit-Learn的make_c...
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...
Python的sklearn库提供了函数sklearn.metrics.roc_auc_score来计算ROC曲线的AUC值，这为多分类ROC分析提供了强大的支持。通过这些方法和工具，我们可以更有效地处理多分类数据，并准确评估预测模型或诊断试验的性能。► 1. 函数简介和使用方法 roc_auc_score函数是用于计算ROC曲线的AUC值的函数。其中，y_true参数...
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 ...
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...
from sklearn.metrics import roc_curve def plot(fpr,tpr):#画出函数图像 fig = plt.figure() font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14) plt.xlabel('假正例率(FPR)',fontproperties=font) plt.ylabel('真正例率(TPR)',fontproperties=font) ...
from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns sns.heatmap(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred), annot=True, fmt='d') plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.show() #进行ROC曲线绘制计算准备 # у得分为模型预测正例...
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...
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) ...