支持向量机绘制roc曲线中得到精确度准确度

在支持向量机中，绘制ROC曲线可以得到精确度和准确度。

首先，我们需要使用支持向量机模型对数据进行训练和预测。然后，根据预测结果和真实标签，计算出不同阈值下的真正例率（True Positive Rate，也就是召回率）和假正例率（False Positive Rate）。通过改变阈值，我们可以得到一系列的真正例率和假正例率的值。

接下来，我们可以使用这些真正例率和假正例率的值来绘制ROC曲线。ROC曲线是以假正例率为横轴，真正例率为纵轴的曲线。曲线上的每个点代表了一个特定的阈值下的真正例率和假正例率。通过连接这些点，我们可以得到ROC曲线。

在ROC曲线上，我们可以通过计算曲线下的面积（AUC）来评估模型的性能。AUC的取值范围在0到1之间，值越接近1表示模型的性能越好。

绘制ROC曲线和计算AUC可以使用Python中的scikit-learn库来实现。下面是一个示例代码：

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

# 假设X是特征数据，y是标签数据
X = ...
y = ...

# 创建支持向量机模型
model = svm.SVC(probability=True)

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测概率
y_score = model.predict_proba(X)[:, 1]

# 计算真正例率和假正例率
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, y_score)

# 计算AUC
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
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()

通过运行以上代码，我们可以得到支持向量机模型的ROC曲线，并计算出相应的精确度和准确度。