逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] # 可调 fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8) mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) mean_tpr[-1] = 1.0 mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) std_auc = np.std(aucs) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label=r'Mean ROC (AUC = %0.4f $\pm$ %0.4f)' % (mean_auc, std_auc), lw=2, alpha=.8)

这段代码定义了一个名为 "roc_234" 的函数，其中包含了一个名为 "cut_roc" 的函数。

"cut_roc" 函数接受两个参数：一个 DataFrame 对象 "df_merge" 和一个布尔类型参数 "save_png"。函数首先会输出一个字符串 "processing" 和一个表示图片名称的字符串 "save_png"。然后定义了三个空列表 "tprs"、"aucs" 和 "mean_fpr"。接下来定义了一个名为 "convert" 的嵌套函数，用于将标签值中的 "0" 和 "2" 转换为 "1"，并返回转换后的标签列表。接着使用 numpy 中的 linspace 函数生成一个长度为 100 的等差数列 "mean_fpr"。随后通过一个循环，对于每一个 "cnt" 值等于当前循环变量 "i" 的数据，将该数据的标签列表转换为新的标签列表 "label"，并计算出该数据的预测值 "predict"。然后使用 sklearn 库中的 roc_curve 函数计算出该数据的 ROC 曲线上的假正率 "fpr" 和真正率 "tpr"，并将其加入到 "tprs" 列表中。同时，计算该数据的 ROC 曲线下面积 "roc_auc"，将其加入到 "aucs" 列表中。最后，使用 matplotlib 库中的 plot 函数绘制该数据的 ROC 曲线，并将该数据的 AUC 值加入到曲线标签中。此外，还绘制了一条对角线作为基准线。循环结束后，计算出所有数据的平均真正率 "mean_tpr" 和平均 ROC 曲线下面积 "mean_auc"，并使用 matplotlib 库中的 plot 函数绘制平均 ROC 曲线，并将其加入到标签中。最后，计算 AUC 值的标准差 "std_auc"。