logistic临床决策曲线代码

Logistic临床决策曲线是一种用于评估分类型性能的工具，它可以帮助我们在不同的分类阈值下评估模型的准确性、召回率和特异度等指标。下面是一个示例代码，用于生成Logistic临床决策曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(X))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 训练Logistic回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测概率
y_scores = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算FPR和TPR，并绘制ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

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()

这段代码使用了`sklearn`库中的`LogisticRegression`模型和`roc_curve`函数来生成Logistic临床决策曲线。首先，我们生成了一个样本数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接着，我们使用训练集来训练Logistic回归模型，并使用测试集来计算预测概率。最后，通过计算FPR和TPR，并使用`matplotlib`库绘制ROC曲线。