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...
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) dt_roc = plot_roc_curve(e...
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) dt_roc = plot_roc_curve(e...
plot_roc_curve已在1.2版中删除。从1.2开始，改用RocCurveDisplay：sklearn 1.2之前：...
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...
plot_roc_curve函数可以帮助我们绘制ROC曲线并计算AUC值。 精确率-召回率曲线:精确率-召回率曲线展示了精确率和召回率之间的权衡关系,通过plot_precision_recall_curve函数可以绘制该曲线。 决策边界:对于二维数据,我们可以绘制决策边界来直观展示模型的分类或回归结果。这通常涉及到使用网格搜索和预测函数来生成预测值,...
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)...
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores) roc_auc = auc(fpr, tpr)# 计算AUC(Area Under the Curve)值 # 绘制ROC曲线 plt.figure() lw =2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)'% roc_auc) plt.plot([0,1], [0,1], color=...
plot_precision_vs_recall(precisions, recalls) save_fig("precision_vs_recall_plot") plt.show() d.ROC曲线 还有一个评价分类器的指标叫做ROC(受试者工作特征)曲线,它反映的是真正类率(TPR)和假正类率(FPR)的关系。评价两个分类器的优劣,需要看它们的ROC曲线,如过其中前者分类器的ROC曲线完全“包裹”住...
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 ...