使用Python将不同模型预测的ROC曲线画在同一张图中
时间: 2024-02-27 14:57:00 浏览: 33
好,我可以为您提供一些基本的代码来实现这个目标。首先,您需要导入必要的库,如下所示:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
```
接下来,您需要加载您要比较的模型,并将它们的预测结果保存在不同的变量中。
```python
# Load the models
model1 = load_model('model1.h5')
model2 = load_model('model2.h5')
model3 = load_model('model3.h5')
# Make predictions using each model
y_pred1 = model1.predict(X_test)
y_pred2 = model2.predict(X_test)
y_pred3 = model3.predict(X_test)
```
然后,您可以使用sklearn中的roc_curve函数计算每个模型的ROC曲线和AUC。
```python
# Compute ROC curve and ROC area for each model
fpr1, tpr1, _ = roc_curve(y_test, y_pred1)
roc_auc1 = auc(fpr1, tpr1)
fpr2, tpr2, _ = roc_curve(y_test, y_pred2)
roc_auc2 = auc(fpr2, tpr2)
fpr3, tpr3, _ = roc_curve(y_test, y_pred3)
roc_auc3 = auc(fpr3, tpr3)
```
最后,您可以使用Matplotlib将ROC曲线绘制在同一张图中。
```python
# Plot the ROC curves
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(fpr1, tpr1, color='darkorange', lw=2, label='Model 1 (AUC = %0.2f)' % roc_auc1)
plt.plot(fpr2, tpr2, color='green', lw=2, label='Model 2 (AUC = %0.2f)' % roc_auc2)
plt.plot(fpr3, tpr3, color='blue', lw=2, label='Model 3 (AUC = %0.2f)' % roc_auc3)
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()
```
这将创建一个包含所有模型ROC曲线的图像,每个模型的ROC曲线都有一个标签和AUC值。
希望这可以帮助您完成您的任务!
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