ROC曲线横纵轴刻度0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0全部显示出来，但是刻度值如何只显示0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0，横轴起始点为0.0和1.0，

可以使用matplotlib库中的xticks和yticks函数来设置刻度值。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成ROC曲线数据
# ...

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr)

# 设置横轴刻度
plt.xticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])

# 设置纵轴刻度
plt.yticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，xticks和yticks函数分别接受一个列表作为参数，表示需要显示的刻度值。因此，我们可以将需要显示的刻度值手动设置为[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]，然后传入xticks和yticks函数中即可。最终的ROC曲线将只显示这些刻度值，而不是原始的11个刻度值。

同时，由于横轴起始点为0.0，纵轴起始点为0.0，因此不需要进行特殊设置。

相关问题

ROC曲线横纵轴刻度0.0到1.0全部显示出来，但是刻度值如何显示数值0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0，横轴起始点为0.0和1.0，

你可以使用Matplotlib库来画ROC曲线，然后设置横轴和纵轴的刻度值。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一些真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]
y_pred = [0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.9, 0.1, 0.4, 0.7]

# 计算ROC曲线上的点
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
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 example')
plt.legend(loc="lower right")

# 设置横轴和纵轴的刻度值
plt.xticks([0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])
plt.yticks([0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])

plt.show()

其中，`plt.xticks()`和`plt.yticks()`函数可以设置横轴和纵轴的刻度值，你可以根据需求设置具体的值。

ROC曲线横纵轴刻度值如何显示数值0.0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0

ROC曲线的横轴和纵轴都表示不同的指标，一般来说，横轴表示假阳性率（False Positive Rate，FPR），纵轴表示真阳性率（True Positive Rate，TPR），它们的取值范围都是0到1之间。因此，如果要在ROC曲线上显示刻度值0.0、0.2、0.4、0.6、0.8和1.0，可以按照以下方法进行设置：

1. 对于横轴，可以设置如下代码：

plt.xticks(np.arange(0, 1.1, step=0.2))

这样就可以在横轴上显示刻度值0.0、0.2、0.4、0.6、0.8和1.0。

2. 对于纵轴，可以设置如下代码：

plt.yticks(np.arange(0, 1.1, step=0.2))

这样就可以在纵轴上显示刻度值0.0、0.2、0.4、0.6、0.8和1.0。

需要注意的是，如果数据的实际分布范围不在0到1之间，那么可能需要调整刻度值的范围和步长。