python鸢尾花数据如何绘制roc曲线,计算auc的面积

要绘制Python鸢尾花数据的ROC曲线并计算AUC面积，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from itertools import cycle

2. 加载鸢尾花数据集：

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

3. 将标签进行二值化处理：

y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])
n_classes = y.shape[1]

4. 训练分类模型并预测概率：

classifier = OneVsRestClassifier(LogisticRegression())
y_score = classifier.fit(X, y).predict_proba(X)

5. 计算ROC曲线和AUC面积：

fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()

for i in range(n_classes):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y[:, i], y_score[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

6. 绘制ROC曲线：

plt.figure()

colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue'])
for i, color in zip(range(n_classes), colors):
    plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color,
             label='Class {0} (area = {1:0.2f})'
             ''.format(i, roc_auc[i]))
    
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 Example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

通过以上步骤，我们可以绘制出鸢尾花数据的ROC曲线，并计算出每个类别下的AUC面积。