randTreeDisp = metrics.plot_roc_curve(rbRandTree,titTestX,titTestY,label='random forest') metrics.plot_roc_curve(titDt,titTestX,titTestY,label='original',ax=randTreeDisp.ax_) metrics.plot_roc_curve(titDtForp,titTestX,titTestY,label='forward pruning',ax=randTreeDisp.ax_) metrics.plot_roc_curve(dts[40],titTestX,titTestY,label='post pruning',ax=randTreeDisp.是实现什么的

这段代码实现了绘制 ROC 曲线的功能，其中 `metrics.plot_roc_curve()` 函数是用来绘制 ROC 曲线的，它的参数包括分类器（如 `rbRandTree`、`titDt`、`titDtForp` 和 `dts[40]`）、测试数据集（`titTestX` 和 `titTestY`）、标签（`label`）和绘图对象（`ax`）。这段代码中，分别绘制了四个分类器的 ROC 曲线，包括随机森林、原始决策树、前向剪枝决策树和后剪枝决策树。绘制 ROC 曲线可以用来评估分类器的性能，ROC 曲线越靠近左上角，分类器的性能越好。

相关问题

1 rfDisp = metrics.plot_roc_curve(cr_rf,cr_testX,cr_testY,label='random forest') 2 metrics.plot_roc_curve(rnd_search,cr_testX,cr_testY,label='optimized') AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'plot_roc_curve'

这个错误可能是因为您正在使用较旧版本的 scikit-learn 库。`plot_roc_curve` 函数是在 scikit-learn 0.22 版本中引入的，如果您的版本较旧，则不会找到该函数。

您可以通过升级 scikit-learn 库到最新版本来解决此问题。可以使用以下命令执行升级：

pip install --upgrade scikit-learn

如果您已经使用了 `pip install` 安装了 scikit-learn，那么可以使用以下命令升级：

pip install --upgrade --user scikit-learn

如果您无法升级 scikit-learn，也可以使用其他可用的 ROC 曲线绘制函数，例如 `roc_curve`。您可以将其与 matplotlib 库一起使用来绘制 ROC 曲线。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 计算 ROC 曲线和 AUC 值
fpr_rf, tpr_rf, _ = roc_curve(cr_testY, cr_rf.predict_proba(cr_testX)[:, 1])
roc_auc_rf = auc(fpr_rf, tpr_rf)

fpr_rs, tpr_rs, _ = roc_curve(cr_testY, rnd_search.predict_proba(cr_testX)[:, 1])
roc_auc_rs = auc(fpr_rs, tpr_rs)

# 绘制 ROC 曲线
plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr_rf, tpr_rf, color='darkorange',
         lw=lw, label='Random Forest (area = %0.2f)' % roc_auc_rf)
plt.plot(fpr_rs, tpr_rs, color='green',
         lw=lw, label='Optimized (area = %0.2f)' % roc_auc_rs)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, 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()

---> 1 rfDisp = metrics.plot_roc_curve(cr_rf,cr_testX,cr_testY,label='random forest') 2 metrics.plot_roc_curve(rnd_search,cr_testX,cr_testY,label='optimized') AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'plot_roc_curve'

这个错误可能是因为您正在使用的 scikit-learn 版本较旧，不支持 `plot_roc_curve` 函数。

请尝试更新 scikit-learn 到最新版本，可以使用以下命令：

pip install -U scikit-learn

如果更新 scikit-learn 后仍然出现此错误，请尝试使用以下代码进行 ROC 曲线绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 训练模型
model.fit(trainX, trainY)

# 预测概率
probs = model.predict_proba(testX)

# 计算 ROC 曲线参数
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(testY, probs[:, 1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制 ROC 曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
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，`model` 代表您的分类器模型，`trainX`，`trainY`，`testX`，`testY` 分别代表训练集和测试集的特征和标签。