python逻辑回归如何画图

在python中，可以使用matplotlib库进行绘图，以下是一些示例代码。

1. 绘制ROC曲线

ROC曲线是评估分类模型性能的一种方法，可以使用sklearn库中的roc_curve函数计算并使用matplotlib库绘制。

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, lw=1, alpha=0.7, label='ROC (AUC = %0.2f)' % (roc_auc))
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Random', alpha=.8)
plt.xlim([-0.05, 1.05])
plt.ylim([-0.05, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

2. 绘制决策边界

决策边界是指分类模型所做的决策界限，可以使用numpy库生成网格点，使用matplotlib库绘制。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成网格点
x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 100), np.linspace(y_min, y_max, 100))

# 使用模型预测网格点分类
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制决策边界和训练数据
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

3. 绘制学习曲线

学习曲线是评估模型性能的一种方法，可以使用sklearn库中的learning_curve函数计算并使用matplotlib库绘制。

from sklearn.model_selection import learning_curve

# 计算学习曲线
train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(clf, X, y, cv=5, n_jobs=-1, train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5))

# 绘制学习曲线
train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1)
test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
test_scores_std = np.std(test_scores, axis=1)
plt.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1, color='r')
plt.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std, test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.1, color='g')
plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o-', color='r', label='Training score')
plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color='g', label='Cross-validation score')
plt.xlabel('Training examples')
plt.ylabel('Score')
plt.legend(loc='best')
plt.show()