随机森林的多分类模型roc曲线绘制代码
时间: 2023-06-18 17:04:29 浏览: 101
以下是使用Python中scikit-learn库绘制随机森林多分类模型的ROC曲线的代码示例:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from itertools import cycle
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集并分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = ...
# 创建随机森林多分类模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 将多分类问题转换为二分类问题
y_train_bin = label_binarize(y_train, classes=[0, 1, 2, ..., n_classes-1])
y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, ..., n_classes-1])
# 训练模型并进行预测
rf.fit(X_train, y_train_bin)
y_score = rf.predict_proba(X_test)
# 计算ROC曲线和AUC值
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(n_classes):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test_bin[:, i], y_score[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
# 绘制ROC曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
colors = cycle(['blue', 'red', 'green', ..., 'purple'])
for i, color in zip(range(n_classes), colors):
plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=2,
label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'
''.format(i, roc_auc[i]))
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=2)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
其中,`n_classes`是类别数,`X_train`、`X_test`、`y_train`和`y_test`是训练集和测试集的特征和目标变量。在代码中,使用`label_binarize`将多分类问题转换为二分类问题,使用`OneVsRestClassifier`可以将多分类模型转化为多个二分类模型,但这里直接使用随机森林多分类模型进行了训练和预测。最后,使用`roc_curve`函数计算ROC曲线和AUC值,并使用`matplotlib`库绘制ROC曲线。