sklearn 绘制roc曲线_sklearn——逻辑回归、ROC曲线与KS曲线

好的，我可以回答您的问题。您可以按照以下步骤在sklearn中绘制ROC曲线：

1. 准备数据：首先，您需要准备测试数据集和训练数据集。您还需要使用训练数据集来训练逻辑回归模型。

2. 训练模型：使用训练数据集训练逻辑回归模型。您可以使用以下代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归对象
lr = LogisticRegression()

# 使用训练数据集来训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

3. 预测概率：使用测试数据集来预测类别概率。您可以使用以下代码：

# 预测测试数据集的类别概率
y_pred_proba = lr.predict_proba(X_test)[:,1]

4. 计算ROC曲线数据：计算真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。您可以使用以下代码：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 计算ROC曲线数据
fpr,tpr,thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_proba)
roc_auc = auc(fpr,tpr)

5. 绘制ROC曲线：使用Matplotlib库绘制ROC曲线。您可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制ROC曲线
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label = 'AUC = %0.2f' % roc_auc)
plt.legend(loc = 'lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()

这是在sklearn中绘制ROC曲线的简单步骤。同时，您还可以使用KS曲线来评估模型性能。