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)

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。

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve from sklearn.metrics import plot_roc_curve from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix pr = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test) roc = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test) disp = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test) 帮我优化一下

以下是优化后的代码：

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve, plot_confusion_matrix

pr_curve = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test)
roc_curve = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test)
confusion_matrix = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test)

主要的优化是：

1. 将导入的三个库函数放在一起，提高可读性。
2. 将变量名改为更具描述性的名称，方便理解。
3. 将代码中的不必要的空格和换行删除，让代码更加简洁。