帮我写段代码,随机生成同样大小的y_prob向量,画出与y_test相比的ROC曲线,计算AUC值
时间: 2024-05-11 14:15:29 浏览: 10
好的,以下是Python代码实现:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机向量,长度与 y_test 相同
y_prob = np.random.rand(len(y_test))
# 计算 FPR,TPR 和阈值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob)
# 计算 AUC
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# 画 ROC 曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
希望这段代码能够帮到您。
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再随机生成同样大小的y_prob向量,画出与y_test相比的ROC曲线,计算AUC值
对于您的第一个问题,我可以直接回答。要画出与y_test相比的ROC曲线,您可以使用Python的scikit-learn库中的roc_curve函数和matplotlib库中的plot函数。其中,y_test是真实标签,y_prob是预测概率向量。使用roc_curve函数可以计算出ROC曲线上的假正率和真正率,使用plot函数可以将这些点连接成曲线进行绘制。AUC值可以使用scikit-learn中的roc_auc_score函数进行计算。
auc = metrics.roc_auc_score(y_true, y_prob, average='micro')含义
这段代码计算了二分类或多分类问题中的ROC曲线下的面积(AUC)。ROC曲线是以真阳性率(TPR)为纵轴,假阳性率(FPR)为横轴的曲线,表示在不同的分类阈值下分类器的性能。AUC的取值范围在0到1之间,AUC越接近1,分类器的性能越好。该代码中的y_true是真实的标签,y_prob是分类器的预测概率,average参数表示对多分类问题进行平均处理的方式,micro表示将所有样本的真实标签和预测概率合并后计算AUC。
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