我接下来应该输入怎样的代码
时间: 2024-03-21 07:43:26 浏览: 12
接下来你可以按照以下步骤编写代码:
1. 定义 `y_true` 和 `y_score` 变量,分别存储模型预测结果和真实标签。确保这两个变量的长度相同。
2. 导入 `roc_curve` 函数,使用 `roc_curve` 函数计算 TPR、FPR 和阈值。
3. 使用 `auc` 函数计算 ROC 曲线下面积(AUC)。
4. 绘制 ROC 曲线。
下面是一个示例代码,假设 `y_true` 和 `y_score` 分别存储了模型预测结果和真实标签:
```
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算 TPR 和 FPR
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# 绘制 ROC 曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
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()
```
请注意,这个示例代码中的 `y_true` 和 `y_score` 变量仅作为示例,你需要根据你的数据集修改这些变量。
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