使用Python进行决策曲线数据计算和可视化

使用Python进行决策曲线数据计算和可视化

决策曲线是在机器学习和统计学中常用的工具，用于评估分类模型的性能。它显示了模型在不同分类阈值下的真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）之间的关系。在本文中，我们将使用Python来计算决策曲线的数据，并使用相应的库进行可视化。

为了计算决策曲线的数据，我们将使用Python中的scikit-learn库。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model