python不同算法的pc曲线对比
时间: 2023-11-07 09:52:49 浏览: 37
Python中常用的绘制PC曲线的库是matplotlib。下面介绍一下如何使用matplotlib绘制不同算法的PC曲线对比。
假设我们有两个算法A和B,它们分别得到了不同的结果,我们想要比较它们的性能。首先,我们需要计算它们的PC曲线数据。
具体步骤如下:
1. 计算A和B的ROC曲线数据,可以使用sklearn中的roc_curve函数。假设我们得到了算法A和B的ROC曲线数据分别为fpr_a, tpr_a和fpr_b, tpr_b。
2. 通过ROC曲线数据计算A和B的PC曲线数据。PC曲线是通过将ROC曲线上的点(x,y)转化为(x,1-y)得到的。具体可以使用以下代码:
```
pc_a = [(fpr_a[i], 1-tpr_a[i]) for i in range(len(fpr_a))]
pc_b = [(fpr_b[i], 1-tpr_b[i]) for i in range(len(fpr_b))]
```
3. 将PC曲线数据绘制出来。可以使用matplotlib中的plot函数绘制。具体可以使用以下代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([x for x,y in pc_a], [y for x,y in pc_a], label='A')
plt.plot([x for x,y in pc_b], [y for x,y in pc_b], label='B')
plt.xlabel('False positive rate')
plt.ylabel('False negative rate')
plt.title('PC curve comparison')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码将A和B的PC曲线绘制在同一张图上,并添加了图例和标题。
最终的效果如下图所示:
![PC Curve Comparison](https://i.imgur.com/7tEk8Ij.png)