本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.plot_roc_curve 的用法。 用法: sklearn.metrics.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...
官方网址:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics 首先认识单词:metrics: ['mɛtrɪks] : 度量‘指标 [kɝv] : 曲线 这个方法主要用来计算ROC曲线面积的; sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=Tru...
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 ...
代码示例 importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_curve y_test=np.array([1,1,0,1,1])y_score=np.array([0.1,0.3,0.35,0.6,0.8])fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_score)(fpr,tpr,thresholds)# (array([0., 0., 0., 1., 1.]),# array([0. , 0.25, 0.5 , 0.5 , 1. ]),...
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 ...
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 ...
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 =...
from sklearn.metrics import roc_curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_train_3, y_scores) def plot_roc_curve(fpr, tpr, label=None): plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label=label) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
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 ...
sklearn.metrics.roc_curve(y_true,y_score,pos_label=None,sample_weight=None,drop_intermediate=True) 该函数返回这三个变量:fpr,tpr,和阈值thresholds; 这里理解thresholds: 分类器的一个重要功能“概率输出”,即表示分类器认为某个样本具有多大的概率属于正样本(或负样本)。