Python中ROC曲線繪制
首先以支持向量機(jī)模型為例
先導(dǎo)入需要使用的包，我們將使用roc_curve這個(gè)函數(shù)繪制ROC曲線！
from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn. model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
然后使用下面make_blobs函數(shù)，生成一個(gè)二分類的數(shù)據(jù)不平衡數(shù)據(jù)集；
使用train_test_split函數(shù)劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)；
訓(xùn)練SVC模型。
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) clf = SVC(gamma=0.05).fit(X_train, y_train)
fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.decision_function(X_test))
plt.plot(fpr,tpr,label='ROC')
plt.xlabel('FPR')
plt.ylabel('TPR')
從上面的代碼可以看到，我們使用roc_curve函數(shù)生成三個(gè)變量，分別是fpr,tpr, thresholds，也就是假正例率（FPR）、真正例率（TPR）和閾值。
而其中的fpr,tpr正是我們繪制ROC曲線的橫縱坐標(biāo)，于是我們以變量fpr為橫坐標(biāo)，tpr為縱坐標(biāo)，繪制相應(yīng)的ROC圖像如下：
值得注意的是上面的支持向量機(jī)模型使用的decision_function函數(shù)，是自己所特有的，而其他模型不能直接使用。
比如說我們想要使用其他模型（例如決策樹模型）的結(jié)果繪制ROC,直接套用上面的代碼，會(huì)報(bào)錯(cuò)，會(huì)顯示沒有這個(gè)函數(shù)。
以決策樹模型為例，解決上述問題（適用于除向量機(jī)外的模型）
導(dǎo)入決策樹模型包以及訓(xùn)練模型的代碼省略了，只需要手動(dòng)改一改就行了，我們直接看繪圖的代碼！
fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.predict_proba(X_test)[:,1])
plt.plot(fpr,tpr,label='ROC')
plt.xlabel('FPR')
plt.ylabel('TPR')
可以看到我們直接把只適用于支持向量機(jī)模型的函數(shù)decision_function更改成predict_proba(X_test)[:,1]就行了，讓我們看看結(jié)果：
可以看到哈，決策樹模型在這個(gè)數(shù)據(jù)集上的泛化能力不如支持向量機(jī)哈?。?！學(xué)廢了嗎。
我可以失敗，但絕不會(huì)認(rèn)輸！
到此這篇關(guān)于Python中ROC曲線繪制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python ROC曲線繪制內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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