fpr, tpr, _ = roc_curve(y, y_score)

这行代码是用于计算ROC曲线的参数，其中输入的参数y是实际的二分类标签，y_score是模型预测的概率得分。函数roc_curve会返回三个参数，分别是false positive rate（fpr，假正率）、true positive rate（tpr，真正率）和thresholds（阈值），这三个参数用于绘制ROC曲线。

相关问题

fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score)有什么作用，使用它有什么条件。

这行代码的作用是计算二元分类问题的ROC曲线的FPR和TPR值。

其中，y_true_binarized是二元分类的真实标签（0或1），y_score是分类器预测的置信度分数。

ROC曲线是一种评估二元分类器性能的常用方法，它以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，真阳性率（True Positive Rate）为纵轴，绘制出分类器在不同阈值下的表现。FPR和TPR分别是ROC曲线上的横纵坐标。

使用这行代码的条件是二元分类问题，并且需要评估分类器的性能。通常会将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练分类器，然后使用测试集计算ROC曲线和FPR/TPR值。

if len(y_true_binarized.shape) == 1: y_true_binarized = y_true_binarized.reshape(-1, 1) if len(y_score.shape) == 1: y_score = y_score.reshape(-1, 1) # 计算ROC曲线 多标签指示器格式的数据转换为二进制格式，怎么写 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score)

在这段代码中，我们可以看到两个 if 语句，用于检查 y_true_binarized 和 y_score 是否已经是二维数组。如果它们是一维数组，就用 reshape 函数将其转换为二维数组，其中 -1 表示自动计算该维度的大小，1 表示将该维度设置为 1。

接下来，我们用 roc_curve 函数计算 ROC 曲线，其中 y_true_binarized 是转换为二进制格式后的真实标签，y_score 是模型预测的标签得分。roc_curve 函数会返回三个数组 fpr、tpr 和 thresholds，分别表示不同阈值下的假正率、真正率和阈值。这些数组可以用来绘制 ROC 曲线和计算 AUC 值。