将skplt.metrics.plot_roc中的角标改成中文

您可以使用 `plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数来更改 ROC 曲线图的 x 轴和 y 轴标签，例如：

import scikitplot as skplt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

svm = SVC(probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)

y_pred_proba = svm.predict_proba(X_test)

skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba)
plt.xlabel("假正率")
plt.ylabel("真正率")
plt.show()

这样就可以将 ROC 曲线的 x 轴和 y 轴标签改为中文了。

相关问题

randTreeDisp = metrics.plot_roc_curve(rbRandTree,titTestX,titTestY,label='random forest') metrics.plot_roc_curve(titDt,titTestX,titTestY,label='original',ax=randTreeDisp.ax_) metrics.plot_roc_curve(titDtForp,titTestX,titTestY,label='forward pruning',ax=randTreeDisp.ax_) metrics.plot_roc_curve(dts[40],titTestX,titTestY,label='post pruning',ax=randTreeDisp.是实现什么的

这段代码实现了绘制 ROC 曲线的功能，其中 `metrics.plot_roc_curve()` 函数是用来绘制 ROC 曲线的，它的参数包括分类器（如 `rbRandTree`、`titDt`、`titDtForp` 和 `dts[40]`）、测试数据集（`titTestX` 和 `titTestY`）、标签（`label`）和绘图对象（`ax`）。这段代码中，分别绘制了四个分类器的 ROC 曲线，包括随机森林、原始决策树、前向剪枝决策树和后剪枝决策树。绘制 ROC 曲线可以用来评估分类器的性能，ROC 曲线越靠近左上角，分类器的性能越好。

sklearn中ROC

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种用于评估分类模型性能的工具，常用于二分类问题。在scikit-learn中，可以使用`sklearn.metrics.roc_curve`函数来计算ROC曲线的真正率（True Positive Rate，也称为召回率）和假正率（False Positive Rate）。

下面是一个使用`sklearn.metrics.roc_curve`函数计算ROC曲线的示例代码：

from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算模型预测结果的概率值
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算真正率和假正率
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_true, y_pred_proba)

# 计算AUC（Area Under Curve）
auc = metrics.auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')  # 绘制对角线
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')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

以上代码中，`y_true`是真实的类别标签，`y_pred_proba`是模型预测的概率值。`metrics.roc_curve`函数返回三个数组：fpr（假正率）、tpr（真正率）和阈值（thresholds）。通过绘制fpr和tpr即可得到ROC曲线，AUC则可以通过`metrics.auc`函数计算得到。

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