sklearn画ROC曲线

最新推荐文章于 2024-04-18 11:11:32 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tiaxia1/article/details/86493199

本文详细介绍了如何利用Python的sklearn库绘制ROC曲线，包括理解ROC曲线的概念，准备数据，使用sklearn.metrics.roc_curve函数计算阈值和ROC坐标，以及绘制曲线的完整步骤。ROC曲线对于评估分类模型的性能，特别是对于不平衡数据集，具有重要意义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#coding:utf-8
print(__doc__)

import numpy as np
from scipy import interp
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold



###############################################################################
# Data IO and generation,导入iris数据，做数据准备

# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X, y = X[y != 2], y[y != 2]
n_samples, n_features = X.shape

# Add noisy features
random_state = np.random.RandomState(0)
X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]

###############################################################################
# Classification and ROC analysis
#分类，做ROC分析

# Run classifier with cross-validation and plot ROC curves
#使用6折交叉验证，并且画ROC曲线
cv = StratifiedKFold(n_splits=6)
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
                     rand