python 机器学习校准曲线

Python机器学习中的校准曲线（Calibration Curve）用于评估模型预测的概率置信度与实际结果之间的一致性。它有助于理解模型对不同概率区间的预测效果。以下是绘制逻辑回归模型决策曲线的一般步骤：

1. **加载数据**[^1]:

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('Dataset.csv')
   df = pd.DataFrame(data)

2. **准备数据**:
- 分离特征（X）和目标变量（y）
- 对模型进行训练并获取预测概率（y_pred_score）

3. **创建范围广泛的概率阈值**:

   probabilities = np.linspace(0, 1, num=100)  # 创建从0到1的100个等间距的阈值

4. **计算净收益**:
- 对于每个阈值，计算预测为阳性的样本数及其实际为阳性的比例（true positive rate, TPR）
- 计算预测为阴性的样本数及其实际为阴性的比例（true negative rate, TNR）
- 净收益（net benefit）可以基于业务需求定义，比如TPR减去TNR的负值

5. **绘制决策曲线**:
- 绘制每个阈值对应的TPR、TNR或净收益作为纵坐标，阈值作为横坐标。

6. **评估和解读**:
- 曲线越靠近45度角，表示模型的预测概率更准确地反映了实际结果。
- 如果曲线偏下，说明模型倾向于给出过高的预测概率；如果偏上，则可能低估了正类别的概率。

具体代码实现可能依赖于特定库如`sklearn`中的`calibration_curve`函数。如果你有具体的数据集和模型实例，可以调用该函数来得到校准曲线图。