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 = roc_curve(y_true, y_scores) roc_auc = auc(...
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...
同样对于ROC的真正例率和假正例率sklearn库中也有函数可以实现,roc_curve,给出官方文档地址文档地址,给出实现代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.font_manager import FontProperties from sklearn.metrics import roc_curve def plot(fpr,tpr):#画出函数图像 fig = plt.fi...
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, 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...
3 绘制十分类ROC曲线 第一步,计算每个分类的预测结果概率 from sklearn.metrics import roc_curve,auc df = pd.DataFrame() pre_score = model.predict_proba(X_test) df['y_test'] = Y_test.to_list() df['pre_score1'] = pre_score[:,0] df['pre_score2'] = pre_score[:,1] df['pre_...
1. 准备ROC曲线所需数据 首先,你需要准备真实标签(通常是0和1的二进制标签)和预测概率(模型预测为正类的概率)。 python # 示例数据 y_true = [0, 0, 1, 1] # 真实标签 y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8] # 预测概率 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...
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) ...