三分变量 决策树 模型预测效果评估（ROC曲线）怎么写

对于三分变量决策树模型的预测效果评估，可以使用ROC曲线进行评估。具体实现方法如下：

1. 首先，需要将数据集分为训练集和测试集。

2. 使用训练集训练三分变量决策树模型。

3. 使用测试集进行预测，并计算出每个样本的预测概率值。

4. 根据预测概率值，将测试集中的样本按照从大到小的顺序排序。

5. 从最大的预测概率值开始，依次将样本标记为正例，计算出对应的真正率和假正率。

6. 将真正率和假正率绘制成ROC曲线。

7. 计算出ROC曲线下的面积（AUC），用于评估模型的预测效果。

下面是一个简单的Python代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=0)

# 训练三分变量决策树模型
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
model.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集进行预测，并计算出每个样本的预测概率值
y_score = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
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()

注意：以上代码仅供参考，具体实现方法可能因数据集和模型不同而有所不同。