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...
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. ]),...
y_0=list(y_pre[:,1])#取第二列数据,因为第二列概率为趋于0时分类类别为0,概率趋于1时分类类别为1fpr,tpr,thresholds=roc_curve(y_test,y_0)#计算fpr,tpr,thresholdsauc=roc_auc_score(y_test,y_0)#计算auc#画曲线图plt.figure() plt.plot(fpr,tpr) plt.title('$ROC curve$') plt.show()#计...
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...
roc_curve函数会根据真实标签和预测概率值计算出ROC曲线的参数。 绘制ROC曲线: 代码语言:txt 复制 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([...
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...
用法: sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)计算接收器操作特性 (ROC)。注意:此实现仅限于二进制分类任务。在用户指南中阅读更多信息。参数:y_true:ndarray 形状 (n_samples,) 真正的二进制标签。如果标签不是 {-1, 1} 或 {0,...
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> from sklearn import metrics >>> y = np.array([0, 0, 1, 1]) >>> pred = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) >>> fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, pred) >>> roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr) >...
from sklearn.metrics import roc_auc_score,roc_curve,auc from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 4. 5. 6. 第二步:导入数据集 分割数据集 df = pd.read_csv(r'diabetes.csv') ...