roc_curve参数

roc_curve()是用于计算ROC曲线的函数，其参数如下：

1. y_true: 真实标签，一般为0或1的一维数组或Series。

2. y_score: 模型预测的标签得分，一维数组或Series。

3. pos_label: 正例的标签值，一般为1，默认为None。

4. sample_weight: 样本权重，可选参数，默认为None。

5. drop_intermediate: 是否舍弃中间值，可选参数，默认为True。

函数返回三个值：

1. fpr: false positive rate，一维数组或Series。

2. tpr: true positive rate，一维数组或Series。

3. thresholds: 阈值，一维数组。

相关问题

plot_roc_curve函数参数是什么？ plot_roc_curve函数参数是什么？

plot_roc_curve函数的参数包括以下几个：

- `estimator`：分类器或者已经训练好的分类模型。
- `X`：特征矩阵。
- `y`：目标变量。
- `name`：ROC曲线的名称。
- `ax`：用于绘制ROC曲线的坐标轴。
- `pos_label`：正类标签。
- `average`：对于多类问题，选择计算ROC曲线的方式。默认情况下为"macro"，可以选择"micro"或"weighted"。
- `sample_weight`：样本权重。

这些参数可以根据具体使用情况进行调整。

bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9]) scr_f,scr_t,thres_scr = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,5]) ua_f,ua_t,thres_ua=roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,4])

这些代码片段看起来是在计算不同特征列与目标变量之间的 ROC 曲线。其中 `Y_test` 是目标变量的真实值，`X_test` 是特征矩阵。

`roc_curve` 函数用于计算二分类问题中的 ROC 曲线。它接受的两个参数分别是目标变量的真实值和预测概率或决策函数值。

对于第一个问题，你提到了三个变量：`bun_f`, `bun_t`, `thres_bun`。这些变量可能是分别计算了特征列 `X_test.iloc[:,9]` 与目标变量 `Y_test` 之间的 ROC 曲线，返回了假正例率（false positive rate）和真正例率（true positive rate）以及对应的阈值。

同样地，第二个问题中的变量 `scr_f`, `scr_t`, `thres_scr` 可能是计算了特征列 `X_test.iloc[:,5]` 与目标变量 `Y_test` 之间的 ROC 曲线。

第三个问题中的变量 `ua_f`, `ua_t`, `thres_ua` 可能是计算了特征列 `X_test.iloc[:,4]` 与目标变量 `Y_test` 之间的 ROC 曲线。

这些曲线可以用于评估分类模型的性能，ROC 曲线越接近左上角，模型的性能越好。