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：

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 ]