sklearn roc

在sklearn中，我们可以使用sklearn.metrics.roc_curve来计算ROC曲线的横坐标假正率FPR、纵坐标Recall和对应的阈值。同时，我们也可以使用sklearn.metrics.roc_auc_score来计算AUC面积。在较旧的sklearn版本中，我们可以使用sklearn.metrics.auc来计算AUC面积，但在0.22版本中，这个类即将被弃用，建议使用roc_auc_score替代。

ROC曲线是评估二分类模型性能的常用工具，通过绘制FPR和Recall之间的关系来衡量模型的分类准确性。AUC面积代表ROC曲线下方的面积，面积越大代表模型性能越好，ROC曲线越接近左上角。

相关问题

sklearn roc_curve中的阈值是什么

ROC曲线是一种用于评估分类器性能的工具，它显示了真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）之间的权衡。阈值是用于将概率转换为二进制分类的值，通常为0.5。在sklearn roc_curve中，阈值是一个可选参数，用于指定分类器的二进制分类阈值。如果未指定阈值，则默认为0.5。

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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