plot_roc_curve(estimator, X, y, *, sample_weight=None, drop_intermediate=True, response_method='auto', name=None, ax=None, pos_label=None, **kwargs) 已弃用:函数 plot_roc_curve 在1.0 中已弃用,并将在 1.2 中删除。使用类方法之一: sklearn.metric.RocCurveDisplay.from_predictions 或sk...
from sklearn.metrics import plot_roc_curve,roc_curve,auc,roc_auc_score #导入三个不同的分类器:LogisticRegression,DecisionTree和KNN from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #train_test_split划分 ...
sklearn 绘制roc曲线 fromsklearn.metricsimportroc_curve, aucimportmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as plt defplot_roc(labels, predict_prob): false_positive_rate,true_positive_rate,thresholds=roc_curve(labels, predict_prob) roc_auc=auc(false_positive_rate, true_positive_rate) plt.title('R...
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2) #得到fpr,tpr, thresholds 返回值对应如下: 得到一组fpr和tpr之后即可画出该次测试对应的roc曲线 plt.plot(fpr,tpr,marker = 'o') plt.show() 得到ROC曲线: fig.4.ROC曲线 求出AUC: from sklearn.metrics import auc AUC = auc(...
sklearn.roc_auc_score()和sklearn.plot_roc_curve()之间的区别 、、、 用roc_auc_score()计算ROC曲线下面积,用sklearn的plot_roc_curve()函数绘制ROC曲线。在第二个函数中,还计算了AUC,并在图中显示。sklearn.metrics import plot_roc_curvefrom sklearn.model 浏览99提问于2020-12-11得票数 3 1回答...
from sklearn.datasets import load_breast_cancer #训练集测试集划分 from skelarn.model_selection import train_test_split #导入plot_roc_curve,roc_curve和roc_auc_score模块 from sklearn.metrics import plot_roc_curve,roc_curve,auc,roc_auc_score ...
以下是roc_curve的用法以及一个示例代码: roc_curve python fromsklearn.metricsimportroc_curve # 假设 y_true 是真实的标签,y_scores 是模型预测的概率分数 y_true = [0,0,1,1] y_scores = [0.1,0.4,0.35,0.8] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) 代码示例: python fromsklearn...
通过sklearn的roc_curve函数计算false positive rate和true positive rate以及对应的threshold：fpr_skl,tpr...
4. 使用precision_recall_curve函数绘制PR曲线 fromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve precision,recall,threshold=precision_recall_curve(y_test,y_pred_lr,pos_label=1)fig=plt.figure()plt.plot(precision,recall,label='Logistic')plt.xlabel('Recall')plt.ylabel('Precision')plt.legend() ...
计算ROC曲线下的面积,即AUC(Area Under Curve)。AUC值越大,说明分类器的性能越好。 3. 绘制ROC曲线的代码示例 下面我们使用Python的sklearn库来演示如何绘制ROC曲线。 首先,我们需要导入所需的库和模块: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test...