决策曲线指标源码

对于决策曲线指标，常见的实现方式是使用Python编程语言和Pandas数据分析库。以下是一个简单的决策曲线指标的源代码示例：

import pandas as pd

def decision_curve(y_true, y_prob, threshold):
    """
    计算决策曲线指标
    :param y_true: 真实标签
    :param y_prob: 预测概率
    :param threshold: 阈值
    :return: 决策曲线指标
    """
    y_pred = (y_prob >= threshold).astype(int)
    tp = ((y_pred == 1) & (y_true == 1)).sum()
    fp = ((y_pred == 1) & (y_true == 0)).sum()
    tn = ((y_pred == 0) & (y_true == 0)).sum()
    fn = ((y_pred == 0) & (y_true == 1)).sum()
    tpr = tp / (tp + fn)
    fpr = fp / (fp + tn)
    return tpr, fpr

# 示例数据
y_true = pd.Series([0, 1, 1, 0, 1, 0])
y_prob = pd.Series([0.1, 0.8, 0.9, 0.3, 0.6, 0.2])
threshold = 0.5

# 计算决策曲线指标
tpr, fpr = decision_curve(y_true, y_prob, threshold)
print("True Positive Rate: {:.2f}\nFalse Positive Rate: {:.2f}".format(tpr, fpr))

在以上代码中，我们首先定义了一个`decision_curve`函数，该函数接受真实标签`y_true`、预测概率`y_prob`和阈值`threshold`三个参数，并输出真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）两个指标。在函数内部，我们根据阈值将预测概率转换为二元预测结果，并根据预测结果和真实标签计算真正率、假正率等指标。最后，我们使用示例数据调用该函数并输出结果。