matlab混淆矩阵和roc曲线,从混淆矩阵绘制ROC曲线

本文旨在通过Python代码展示如何从混淆矩阵生成ROC曲线以评估分类模型的性能。作者提供了完整的代码示例,涉及数据加载、预处理、模型训练、预测以及混淆矩阵和ROC曲线的绘制。代码中使用了KNN和随机森林等分类器,并针对不同样本量进行了实验。

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我需要确定不同的分类模型预测值的能力。为了做到这一点,我需要绘制一个ROC曲线,但我正在努力开发一种方法。在

我包括了我的整个python代码以及到我使用的数据集的链接。它看起来有很多代码,但实际上很简单。我发现的主要问题是,我有一个3x3混淆矩阵,不知道如何将其转换成ROC图。在

非常感谢任何帮助。在

数据集:import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.metrics import confusion_matrix

from sklearn.utils.multiclass import unique_labels

import seaborn as sns

import numpy as np

#data = pd.read_csv('wineQualityReds.csv', usecols=lambda x: 'Unnamed' not in x,)

data = pd.read_csv('wineQualityWhites.csv', usecols=lambda x: 'Unnamed' not in x,)

# roc curve and auc score

from sklearn.datasets import make_classification

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_spli

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