python如何绘制出AUC曲线
时间: 2023-06-07 13:09:08 浏览: 55
要在 Python 中绘制 AUC 曲线,首先需要安装并导入必要的库,其中包括 matplotlib 和 sklearn。
安装这些库的方法是使用 pip,在命令行中输入以下命令:
```
pip install matplotlib
pip install sklearn
```
然后在 Python 代码中导入这些库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
```
接下来,可以使用 sklearn 的 roc_curve 函数来计算真正率和假正率,并使用 matplotlib 的 plot 函数来绘制 AUC 曲线:
```python
# 假设你已经有了真正类的标签和预测概率
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_pred)
# 绘制 AUC 曲线
plt.plot(fpr, tpr)
# 添加标题和轴标签
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
# 显示图像
plt.show()
```
这样就可以在 Python 中绘制 AUC 曲线了。
注意:这里假设你已经有了真正类的标签和预测概率。如果还没有这些数据,那么需要先进行预测,并使用 sklearn 的相关函数计算预测概率。
相关问题
python AUC曲线绘制
要绘制AUC曲线,你可以使用matplotlib库来完成。首先,你需要计算得到fpr(假阳性率)、tpr(真阳性率)和AUC值。然后,使用plt.plot函数绘制AUC曲线,并使用plt.legend函数添加AUC值的标签。最后,使用plt.xlabel和plt.ylabel函数添加x轴和y轴的标签,使用plt.title函数添加标题,并使用plt.show函数显示图形。
以下是一个示例代码,可以帮助你绘制AUC曲线:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 计算获得fpr、tpr、auc(这一部分你可以直接复制)
fpr = \[0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1\]
tpr = \[0, 0.2, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1\]
auc = 0.85
plt.figure(figsize=(8, 7), dpi=80, facecolor='w')
plt.xlim((-0.01, 1.02))
plt.ylim((-0.01, 1.02))
plt.xticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
plt.plot(fpr, tpr, 'r-', lw=2, label='AUC=%.4f' % auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('False Positive Rate', fontsize=14)
plt.ylabel('True Positive Rate', fontsize=14)
plt.grid(b=True, ls=':')
plt.title(u'DecisionTree ROC curve And AUC', fontsize=18)
plt.show()
```
这段代码会绘制一个大小为8x7英寸的图形,x轴和y轴的刻度范围为0到1,刻度间隔为0.1。然后,使用plt.plot函数绘制AUC曲线,其中fpr和tpr是你计算得到的假阳性率和真阳性率,auc是你计算得到的AUC值。最后,使用plt.legend函数添加AUC值的标签,使用plt.xlabel和plt.ylabel函数添加x轴和y轴的标签,使用plt.title函数添加标题,并使用plt.show函数显示图形。
希望这个示例代码能帮到你!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python绘制ROC曲线,计算AUC](https://blog.csdn.net/weixin_45426939/article/details/120967776)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python画auc曲线
### 回答1:
下面是一个简单的 Python 代码示例,用于绘制 AUC 曲线。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
# 生成随机数据
y_true = np.random.randint(2, size=100)
y_scores = np.random.rand(100)
# 计算 AUC
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# 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()
```
这段代码使用了 Scikit-Learn 库中的 `roc_curve` 和 `auc` 函数来计算 AUC 值和 ROC 曲线上的点,然后使用 Matplotlib 库将 ROC 曲线绘制出来。
### 回答2:
Python可以使用多个库来画出AUC曲线,其中最常用的是`sklearn.metrics`库。下面是使用Python画AUC曲线的步骤:
1. 导入所需的库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics
```
2. 定义真实标签和预测概率:
假设我们有一个真实的标签列表`y_true`和对应的模型预测的概率列表`y_score`。
3. 计算FPR和TPR以及阈值:
```python
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_score)
```
此函数将根据真实标签和预测概率计算出分类器的FPR(False Positive Rate)、TPR(True Positive Rate)和阈值。
4. 计算AUC:
```python
roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)
print('AUC值为: ', roc_auc)
```
`auc`函数将根据FPR和TPR计算出AUC值。
5. 画出AUC曲线:
```python
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # 绘制对角线
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()
```
使用matplotlib库的`plot`函数画出ROC曲线,并在图中显示AUC值。
上述步骤就是使用Python画AUC曲线的简单步骤。在实际使用中,可以根据需求对图形进行优化和美化。
### 回答3:
使用Python可以通过以下步骤绘制AUC曲线:
1. 导入所需的库:导入matplotlib库用于绘图,以及numpy和sklearn库用于计算AUC。
2. 获取概率预测值和真实标签:从模型中获取样本的概率预测值和真实标签。
3. 计算FPR和TPR:使用sklearn库中的roc_curve函数计算真正例率(True Positive Rate,TPR)和假正例率(False Positive Rate,FPR)。
4. 计算AUC:使用sklearn库中的auc函数计算AUC值。
5. 绘制AUC曲线:使用matplotlib库的plot函数绘制FPR和TPR的关系图。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟概率预测值和真实标签
y_proba = np.array([0.1, 0.3, 0.4, 0.7, 0.9, 0.6, 0.2, 0.8])
y_true = np.array([0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1])
# 计算FPR和TPR
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_proba)
# 计算AUC
auc_score = auc(fpr, tpr)
# 绘制AUC曲线
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % auc_score)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
plt.xlim([-0.1, 1.1])
plt.ylim([-0.1, 1.1])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()
```
以上代码首先模拟了一组概率预测值和真实标签,接着通过`roc_curve`函数计算出FPR和TPR的值,然后利用`auc`函数计算出AUC值。最后使用`plot`函数绘制AUC曲线,其中标签中包含了AUC值。