将skplt.metrics.plot_roc中的（area=）改成中文

您可以使用 `plt.title` 函数来更改 ROC 曲线图的标题，例如：

import scikitplot as skplt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

svm = SVC(probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)

y_pred_proba = svm.predict_proba(X_test)

skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba)
plt.xlabel("假正率")
plt.ylabel("真正率")
plt.title("ROC 曲线（面积=0.95）")
plt.show()

这样就可以将 ROC 曲线的标题改为中文了。

相关问题

将skplt.metrics.plot_roc中的roc curve of class（area=）改成中文

可以使用如下代码将skplt.metrics.plot_roc函数中的类别标签进行中文替换：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将类别标签进行中文替换
class_labels = {'class 1': '类别1', 'class 2': '类别2', 'class 3': '类别3'}

# 生成ROC曲线
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
skplt.metrics.plot_roc(y_true, y_probas, ax=ax, classes_to_plot=['class 1', 'class 2', 'class 3'])

# 设置图像标题、坐标轴标签和图例
ax.set_title('多分类ROC曲线', fontsize=16)
ax.set_xlabel('1 - 特异度（False Positive Rate）', fontsize=14)
ax.set_ylabel('召回率（True Positive Rate）', fontsize=14)
plt.legend(labels=[class_labels[c] for c in classes_to_plot], fontsize=12)

plt.show()

其中，class_labels字典中的键为skplt.metrics.plot_roc函数中的类别标签（如'class 1'），值为对应的中文标签（如'类别1'）。在绘制ROC曲线时，需要通过classes_to_plot参数指定要绘制的类别标签，即可实现对应类别的中文替换。

将skplt.metrics.plot_roc中的roc curve of （area=）改成中文

您可以使用`plt.title`函数来更改ROC曲线图的标题，例如：

import scikitplot as skplt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

svm = SVC(probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)

y_pred_proba = svm.predict_proba(X_test)

skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba)
plt.title("ROC曲线 (面积=0.95)")
plt.show()

这样就可以将ROC曲线的标题改为中文了。