python基于朴素贝叶斯模型的预测概率和标签信息可视化ROC曲线

最新推荐文章于 2024-09-01 07:56:43 发布

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分类专栏：数据科学从0到1 文章标签：人工智能数据挖掘机器学习数据分析 python

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本文介绍了如何使用Python通过朴素贝叶斯模型进行预测概率和标签信息的可视化，并重点展示了如何绘制ROC曲线。通过导入相关包和库，生成仿真数据，然后应用朴素贝叶斯模型，最后解析ROC曲线及其AUC值，以评估模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

python基于朴素贝叶斯模型的预测概率和标签信息可视化ROC曲线

#导入包和库

#仿真数据

#python基于朴素贝叶斯模型的预测概率和标签信息可视化ROC曲线

#导入包和库

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container { width:100% !important; }</style>"))
# set up display area to show dataframe in jupyter qtconsole
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
from matplotlib import cm
%matplotlib inline
import itertools
import plotly as py
from plotly.offline import

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