建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）是一種用于評估分類模型性能的可視化工具，它展示了在不同閾值下，真陽性率（TPR）和假陽性率（FPR）之間的關(guān)系，在Python中，我們可以使用sklearn.metrics庫中的roc_curve和auc函數(shù)來計(jì)算ROC曲線和AUC值，然后使用matplotlib.pyplot庫來繪制ROC曲線，以下是詳細(xì)的技術(shù)教學(xué)：
網(wǎng)站建設(shè)哪家好，找成都創(chuàng)新互聯(lián)！專注于網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)、微信開發(fā)、重慶小程序開發(fā)公司、集團(tuán)企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)等服務(wù)項(xiàng)目。為回饋新老客戶創(chuàng)新互聯(lián)還提供了張家口免費(fèi)建站歡迎大家使用！
1、我們需要導(dǎo)入所需的庫：
import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt
2、接下來，我們生成一個(gè)二分類數(shù)據(jù)集：
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42)
3、我們將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
4、接下來，我們使用邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練：
clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train)
5、現(xiàn)在，我們可以計(jì)算ROC曲線的各個(gè)點(diǎn)：
y_score = clf.decision_function(X_test) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)
6、計(jì)算AUC值：
roc_auc = auc(fpr, tpr)
print("AUC: %.3f" % roc_auc)
7、我們使用matplotlib.pyplot庫繪制ROC曲線：
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='navy', lw=lw, linestyle='')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
通過以上步驟，我們可以在Python中繪制ROC曲線，需要注意的是，這里的示例使用了邏輯回歸模型，實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)需要選擇其他分類模型，為了獲得更好的可視化效果，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，或者調(diào)整ROC曲線的繪制參數(shù)。
網(wǎng)頁名稱：python如何畫roc曲線
網(wǎng)頁地址：http://www.dlmjj.cn/article/djesepj.html
