roc_curve函数
时间: 2023-11-17 10:07:35 浏览: 29
`roc_curve`函数是一个用于绘制ROC曲线的函数,主要用于二分类问题中。ROC曲线是一条以假正率(False Positive Rate,FPR)为横坐标,真正率(True Positive Rate,TPR)为纵坐标的曲线。ROC曲线可以用于评价一个二分类模型的性能。
`roc_curve`函数的输入参数有:
- y_true:真实标签,一维数组或列表,长度为样本数。
- y_score:模型预测的得分或概率,一维数组或列表,长度为样本数。
- pos_label:正类标签,可选参数,默认为1。
- sample_weight:每个样本的权重,可选参数,默认为1。
`roc_curve`函数的输出有:
- fpr:假正率,一维数组。
- tpr:真正率,一维数组。
- thresholds:阈值,一维数组。
相关问题
roc_curve函数参数定义
roc_curve函数是在scikit-learn库中用于绘制ROC曲线的函数,其主要参数定义如下:
```python
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)
```
- y_true: 真实标签,必须为二元类型。
- y_score: 预测标签的置信度或决策函数值,通常为正类的概率。
- pos_label:指定正类的标签,默认为 None,即自动判断。
- sample_weight:样本权重。
- drop_intermediate:是否删除过于密集的点,即是否保留所有阈值的记录。默认为 True,即只保留“不重复”的点。
该函数返回三个值:
- fpr:在不同阈值下的假阳性率(FPR)。
- tpr:在不同阈值下的真阳性率(TPR)。
- thresholds:用于计算FPR和TPR的阈值。
sklearn.metrics 里面roc_curve函数的返回的thresholds值是干什么用的,不太懂,代码举个例子
Thresholds 是用于计算 ROC 曲线上每个点的阈值列表。在 roc_curve 函数中,它会返回三个值:fpr、tpr 和 thresholds。fpr 是假阳性率(false positive rate),tpr 是真阳性率(true positive rate)。阈值列表 thresholds 是一个数组,它包含了所有可能的阈值,可以用来计算 ROC 曲线上的每个点。
以下是一个使用 sklearn.metrics 中 roc_curve 函数的例子:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve
y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
y_score = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
print("fpr:", fpr)
print("tpr:", tpr)
print("thresholds:", thresholds)
```
输出结果如下:
```
fpr: [0. 0.5 0.5 1. ]
tpr: [0. 0.5 1. 1. ]
thresholds: [0.8 0.4 0.35 0.1 ]
```
在这个例子中,y_true 是实际的标签,y_score 是模型的预测得分。roc_curve 函数会根据这两个数组计算出 ROC 曲线上的点,并返回 fpr、tpr 和 thresholds。这些值可以用来评估模型的性能和选择最佳阈值。