虽然ROC曲线主要用于二分类问题,但在多类分类问题中,也可以通过一对多(one-vs-rest)的方法绘制ROC曲线。以下是一个简单的示例: from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.preprocessing import label_binarize from sklearn.multiclass import
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...
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...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt # 假设 y_true 是真实标签,y_score 是模型预测得分 y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1] y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.65, 0.9] # 计算ROC曲线所需的值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores...
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...
接下来就是利用python实现ROC曲线,sklearn.metrics有roc_curve, auc两个函数,本文主要就是通过这两个函数实现二分类和多分类的ROC曲线。 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, scores) 1. 其中y_test为测试集的结果,scores为模型预测的测试集得分(注意:svm分类器通过decision_function(x_te...
from sklearn.metrics import roc_curve, auc, confusion_matrix from matplotlib import pyplot as plt # 假设X_train和y_train已经是训练数据和目标值 # 创建Naive Bayes模型 bysmodel = MultinomialNB() bysmodel.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y_pred = bysmodel.predict(X_test) accuracy ...
from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns sns.heatmap(metrics.confusion_matrix(y_test, dt_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...
from sklearn.metrics import plot_roc_curve 加载数据集 iris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target 二值化标签(OvR需要) y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])n_classes = y.shape[1] 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, ...
准备ROC曲线所需数据: 真实标签(y_true):模型的实际输出结果,通常是0和1的二分类标签。 预测概率(y_scores):模型预测为正类的概率。 导入必要的库: matplotlib.pyplot:用于绘图。 sklearn.metrics:包含计算ROC曲线和AUC的函数。 使用sklearn.metrics的roc_curve函数计算ROC曲线的点: roc_curve函数会返回三个...