在Python中绘制ROC曲线通常需要以下步骤:
1. 导入必要的库。
2. 准备数据集,包括真实标签和预测概率。
3. 使用`roc_curve`函数计算假阳性率(FPR)和真阳性率(TPR)。
4. 使用`auc`函数计算曲线下面积(AUC)。
5. 使用`matplotlib`库绘制ROC曲线。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
生成示例数据集
X, y = make_blobs(n_samples=(4000, 500), cluster_std=[7, 2], random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
训练支持向量机模型
clf = SVC(gamma=0.05).fit(X_train, y_train)
计算ROC曲线的各个点
y_score = clf.decision_function(X_test)
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
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='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()
这段代码首先生成了一个二分类的不平衡数据集,然后使用支持向量机(SVM)作为分类器进行训练,并计算了ROC曲线的各个点以及AUC值,最后绘制出了ROC曲线。
请根据您的具体需求调整数据集和分类器。
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