多分类问题绘制roc曲线再怎么写
时间: 2023-10-02 10:11:06 浏览: 40
在多分类问题中,每个类别都可以作为正类,而其他类别则作为负类。因此,可以计算每个类别的ROC曲线,然后将它们绘制在同一张图上。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.preprocessing import label_binarize
y_true = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 将标签转换为二进制形式
# 计算FPR、TPR和阈值
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(num_classes):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true[:, i], y_score[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
# 绘制ROC曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple', 'brown', 'pink', 'gray', 'olive', 'cyan']
for i in range(num_classes):
plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=colors[i], lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc[i])
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
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()
```
在这个示例代码中,首先将标签y_test转换为二进制形式,并计算每个类别的FPR、TPR和阈值。然后,将每个类别的ROC曲线绘制在同一张图上,使用不同的颜色来区分它们。最后,绘制对角线来表示随机分类器的ROC曲线。如果你有问题或需要更多帮助,请提供更多上下文信息。