在Python中,sklearn库提供了一个函数roc_curve用于计算ROC曲线。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 =...
sklearn.metrics.roc_curve函数提供了很好的解决方案。 首先看一下这个函数的用法: fpr, tpr, thresholds= sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None, drop_intermediate=True) 参数解析(来源sklearn官网): y_true: array, shape = [n_samples] True binary labels in ra...
三、代码示例 fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.metricsimportroc_auc_score,roc_curveimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np iris=load_iris() iris.target[iris.target==1],iris.target[iris....
官方接口说明:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html 不过这个接口只限于进行二分类任务。! 下面主要是对官方接口做一下翻译。 接口函数sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 参数说明 y_true:数组,存...
你需要导入sklearn.metrics中的roc_curve和auc函数,以及matplotlib.pyplot用于绘图。 python from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt 3. 计算ROC曲线的点 使用roc_curve函数,根据真实标签和预测概率,计算ROC曲线的各个点。这个函数会返回假正率(FPR)、真正率(TPR)和阈值(thres...
最新的matplotlib版本自动封装了绘制ROC曲线的plot_roc_curve()方法,可以快速便捷地直接绘制出不同模型的ROC曲线。 #创建画布 fig,ax = plt.subplots(figsize=(12,10)) lr_roc = plot_roc_curve(estimator=lr_clf, X=cancer_X_test, y=cancer_y_test, ax=ax, linewidth=1) ...
sklearn.metrics.roc_curve()函数是用于计算二分类问题中的接收者操作特征曲线（ROC 曲线）以及对应的...
首先看一下这个函数的用法: fpr, tpr, thresholds= sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None, drop_intermediate=True) 参数解析(来源sklearn官网): y_true: array, shape = [n_samples] True binary labels in range {0, 1} or {-1, 1}. If labels are not ...
对于sklearn函数的错误消息“'RocCurveDisplay‘没有属性'from_predictions’”,这个错误消息表明在使用RocCurveDisplay函数时发生了问题。具体来说,该函数没有名为'from_predictions'的属性。 要解决这个问题,可以采取以下步骤: 确认sklearn的版本:首先,确保你正在使用最新版本的sklearn库。可以通过在...
2. 使用plot_roc_curve函数绘制ROC曲线 #创建画布 fig, ax = plt.subplots() # svc_roc = plot_roc_curve(svc_clf, X_test, y_test, ax=ax) lr_clf_roc = plot_roc_curve(lr_clf, X_test, y_test, ax=ax) dt_clf_roc = plot_roc_curve(dt_clf, X_test, y_test, ax=ax) # knn_clf...