多个最佳模型的ROC曲线对比分析 Python

多个最佳模型的ROC曲线对比分析 Python

在机器学习中，评估分类模型的性能是一项重要任务。一种常用的评估指标是接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve，简称ROC曲线）。ROC曲线能够通过比较分类器在不同阈值下的真正例率（True Positive Rate，TPR）和假正例率（False Positive Rate，FPR）来帮助我们理解模型的性能。本文将介绍如何使用Python绘制和对比多个最佳模型的ROC曲线。

首先，我们需要导入一些必要的库。在本例中，我们将使用scikit-learn库来训练分类模型和计算ROC曲线，使用matplotlib库来绘制曲线。

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