Python中使用logistic回归模型进行预测概率和标签信息的可视化ROC曲线

Python中使用logistic回归模型进行预测概率和标签信息的可视化ROC曲线

在机器学习领域，分类问题是最常见的一种问题。其中，二分类问题更是被广泛应用。针对这类问题，逻辑回归(logistic regression)是一种非常实用的算法。通过训练出的逻辑回归模型，可以对未知数据进行分类，并输出其属于某个类别的概率值。为了评估模型的有效性，我们需要用到ROC曲线，以及AUC(Area Under Curve)指标。

首先，我们需要导入相应的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression