利用sklearn训练模型后如何得到roc曲线图
时间: 2023-05-18 19:05:52 浏览: 55
要得到ROC曲线图,需要先使用sklearn中的roc_curve函数计算出真正率和假正率,然后使用matplotlib库绘制ROC曲线图。以下是一个示例代码:
```
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设y_true和y_score是你的测试数据
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
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()
```
这段代码会绘制出一个ROC曲线图,其中fpr和tpr分别代表假正率和真正率,y_true和y_score是你的测试数据。
相关问题
利用sklearn训练模型,并用十折交叉验证法验证模型后,如何得到roc曲线图
你可以使用sklearn.metrics库中的roc_curve函数来生成ROC曲线。首先,你需要将数据集分成训练集和测试集,然后使用sklearn中的模型训练数据集。接下来,你可以使用predict_proba函数来预测测试集中每个样本属于正类的概率。最后,使用roc_curve函数计算真正率和假正率,并使用matplotlib库绘制ROC曲线图。以下是示例代码:
```
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
X, y = load_data()
# 初始化模型
model = LogisticRegression()
# 使用十折交叉验证法验证模型
y_scores = cross_val_predict(model, X, y, cv=10, method="predict_proba")
# 计算ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y, y_scores[:, 1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# 绘制ROC曲线图
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,这只是一个示例代码,你需要根据你的数据集和模型进行相应的修改。
利用sklearn训练模型,并用十折交叉验证法验证模型后,如何得到roc曲线图及roc曲线下面积的标准差
可以使用sklearn.metrics模块中的roc_curve和roc_auc_score函数来得到roc曲线和roc曲线下面积的标准差。具体步骤如下:
1. 使用sklearn.model_selection模块中的KFold函数进行十折交叉验证,得到训练集和测试集的索引。
2. 使用sklearn.linear_model模块中的LogisticRegression函数训练模型,并在测试集上进行预测。
3. 使用sklearn.metrics模块中的roc_curve函数得到fpr和tpr,然后使用matplotlib.pyplot模块绘制roc曲线。
4. 使用sklearn.metrics模块中的roc_auc_score函数得到roc曲线下面积的标准差。
代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)
# 十折交叉验证
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
auc_scores = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
X_train, y_train = X[train_index], y[train_index]
X_test, y_test = X[test_index], y[test_index]
# 训练模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测概率
y_pred_proba = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
# 计算fpr和tpr
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_proba)
# 绘制roc曲线
plt.plot(fpr, tpr, lw=1, alpha=0.3)
# 计算roc曲线下面积的标准差
auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)
auc_scores.append(auc_score)
# 绘制平均roc曲线
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
mean_tpr = np.mean([roc_curve(y, clf.predict_proba(X)[:, 1])[1] for train, test in kf.split(X) for y in [y[test]]], axis=0)
plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label='Mean ROC (AUC = %0.2f $\pm$ %0.2f)' % (np.mean(auc_scores), np.std(auc_scores)))
# 绘制随机猜测线
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Random Chance')
# 设置图例和标题
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('ROC Curve')
# 显示图像
plt.show()
```
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