AUC-ROC曲线图

AUC-ROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评估分类模型性能的指标。AUC-ROC曲线是以真正例率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假正例率（False Positive Rate，FPR）为横轴绘制的曲线。它描述了在不同阈值下模型的分类能力。

AUC-ROC曲线的面积越大，说明模型的性能越好。当AUC-ROC为1时，表示模型完美分类；当AUC-ROC为0.5时，表示模型的分类结果等同于随机猜测。

绘制AUC-ROC曲线的步骤如下：
1. 对模型进行预测，并获得预测结果和真实标签。
2. 根据预测结果对样本进行排序。
3. 从最小到最大的阈值依次计算TPR和FPR，并绘制成曲线。

AUC-ROC曲线图能够直观地展示模型的分类性能，并可以用于比较不同模型的性能优劣。

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python举例详细展示逻辑回归二分类的做法，以及画出分类模型ROC曲线图和P-R曲线图

好的，我可以给您详细介绍如何使用Python进行逻辑回归二分类的建模以及如何画出分类模型的ROC曲线图和P-R曲线图。

首先，我们需要导入必要的库。在这里，我们将使用`pandas`库读取数据，`sklearn`库进行建模和绘图，`matplotlib`库进行图形化展示。以下是导入所需库的代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, precision_recall_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们需要加载数据集。在这里，我们将使用`pandas`库的`read_csv()`函数加载数据集。以下是加载数据集的代码：

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。在这里，我们将使用`train_test_split()`函数将数据集随机分为训练集和测试集。以下是将数据集分割为训练集和测试集的代码：

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

然后，我们需要使用`LogisticRegression()`函数进行模型拟合。在这里，我们将使用默认参数。以下是使用`LogisticRegression()`函数进行模型拟合的代码：

classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)

接下来，我们可以使用`predict()`函数预测测试集中的结果，并使用`predict_proba()`函数获取每个样本属于正类的概率。以下是预测测试集结果和获取每个样本属于正类的概率的代码：

y_pred = classifier.predict(X_test)
y_prob = classifier.predict_proba(X_test)[:, 1]

然后，我们可以使用`roc_curve()`函数和`precision_recall_curve()`函数计算ROC曲线和P-R曲线上的点，以及计算ROC曲线和P-R曲线下面积（AUC）。以下是计算ROC曲线和P-R曲线上的点以及计算ROC曲线和P-R曲线下面积的代码：

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob)
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_prob)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
pr_auc = auc(recall, precision)

最后，我们可以使用`matplotlib`库绘制ROC曲线和P-R曲线。以下是绘制ROC曲线和P-R曲线的代码：

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

# 绘制P-R曲线
plt.figure()
plt.plot(recall, precision, color='purple', label='P-R curve (area = %0.2f)' % pr_auc)
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

这样就完成了逻辑回归二分类的建模和ROC曲线和P-R曲线的绘制。