将skplt.metrics.plot_roc中的图例roc curve of 改成中文
时间: 2024-03-03 19:51:50 浏览: 23
您可以使用 `plt.legend` 函数来更改 ROC 曲线图的图例,例如:
```python
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.legend(["ROC 曲线"])
plt.show()
```
这样就可以将 ROC 曲线的图例改为中文了。
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将skplt.metrics.plot_roc中的图例改成中文
要将 `skplt.metrics.plot_roc` 中的图例改成中文,可以添加 `title_fontsize` 和 `text_fontsize` 参数,并设置为中文字体即可。以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import scikitplot as skplt
# 生成 ROC 曲线数据
y_prob = clf.predict_proba(X_test)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob[:, 1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# 绘制 ROC 曲线
skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_prob, figsize=(8, 6), title_fontsize='xx-large', text_fontsize='large', plot_micro=False, plot_macro=False)
plt.legend(['假正例率', '真正例率'], fontsize='large')
plt.show()
```
在上面的代码中,`title_fontsize` 参数设置为 'xx-large',`text_fontsize` 参数设置为 'large',这样就可以将图例的字体大小改为中文。同时,我们在 `plt.legend` 中也添加了一个列表,用于设置图例中的文字,这样就可以将英文的图例改为中文了。
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:
```python
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。