from sklearn.metrics import roc_curve clf1 = lgb.LGBMClassifier(max_depth= 13, n_estimators= 400) clf2 = RandomForestClassifier(criterion='entropy', max_depth=19, n_estimators=500) clf3 = xgb.XGBClassifier(max_depth= 8, n_estimators= 100) lr = LogisticRegression(max_iter=2000,C= 10, penalty='l1', solver= 'liblinear') logis_fpr, logis_tpr, logis_threshoulds = roc_curve(test_y, logist_gs.best_estimator_.predict_proba(test_x)) print(logis_fpr)
时间: 2024-02-13 21:03:34 浏览: 30
这段代码使用了 scikit-learn 库中的 roc_curve 函数来计算逻辑回归模型的 ROC 曲线。在此之前,代码中定义了三个分类器 clf1、clf2 和 clf3,以及一个逻辑回归模型 lr,并对它们进行了一些参数设置。test_x 和 test_y 是测试数据集的特征和标签。logist_gs.best_estimator_.predict_proba(test_x) 是使用网格搜索得到的最佳逻辑回归模型进行预测,其中 predict_proba 函数返回的是预测概率。最后,代码打印了 logis_fpr,即逻辑回归模型的假正率。
相关问题
from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import average_precision_score from sklearn.metrics import roc_curve
这是Python中用于机器学习任务中评估模型性能的库中的一些函数。其中precision_recall_curve用于计算分类模型的精度和召回率,返回一个精度、召回率和阈值的元组;average_precision_score用于计算平均精度(average precision,AP);roc_curve用于计算接收者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,并返回一个FPR、TPR和阈值的元组。
解释代码from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
这行代码是在 Python 中使用 scikit-learn(sklearn)库中的 metrics 模块中的 roc_curve() 和 roc_auc_score() 函数。这两个函数用于评估二分类模型的性能。
roc_curve() 函数用于计算接收者操作特征曲线(ROC曲线),ROC曲线是一种展示模型在不同阈值下真阳性率和假阳性率之间权衡的图形。该函数接受两个参数,分别为真实标签和预测概率,返回三个数组,分别为假阳性率、真阳性率和阈值,用于绘制ROC曲线。
roc_auc_score() 函数用于计算ROC曲线下的面积(AUC值),AUC值是ROC曲线下方的面积,表示模型在不同阈值下分类性能的总体评价。该函数接受两个参数,分别为真实标签和预测概率,返回一个浮点数,表示ROC曲线下的面积。
通过导入这两个函数,我们可以方便地评估二分类模型的性能,并比较不同模型的效果。