roc_curve函数参数定义

时间: 2023-07-04 19:24:51 浏览: 194

roc_curve函数是在scikit-learn库中用于绘制ROC曲线的函数,其主要参数定义如下:

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)
  • y_true: 真实标签,必须为二元类型。
  • y_score: 预测标签的置信度或决策函数值,通常为正类的概率。
  • pos_label:指定正类的标签,默认为 None,即自动判断。
  • sample_weight:样本权重。
  • drop_intermediate:是否删除过于密集的点,即是否保留所有阈值的记录。默认为 True,即只保留“不重复”的点。

该函数返回三个值:

  • fpr:在不同阈值下的假阳性率(FPR)。
  • tpr:在不同阈值下的真阳性率(TPR)。
  • thresholds:用于计算FPR和TPR的阈值。
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roc_curve()函数参数定义

sklearn.metrics模块中的roc_curve()函数是用于计算ROC曲线上的FPR和TPR的函数,它的参数定义如下:

roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)

其中,各参数的含义如下:

  • y_true:真实的二进制分类标签值,通常是0或1的序列。
  • y_score:预测的概率值或决策函数的值,用于计算FPR和TPR的阈值。
  • pos_label:正类标签值,默认为None。如果指定了正类标签值,则计算的ROC曲线将针对该正类标签值进行计算。
  • sample_weight:样本权重,默认为None。
  • drop_intermediate:是否丢弃计算过程中的中间值,默认为True。如果设置为True,则只返回FPR和TPR值的列表,否则还会返回用于计算FPR和TPR的阈值列表。

使用roc_curve()函数可以方便地计算ROC曲线上的FPR和TPR,并且可以通过设置参数来满足不同的需求。

roc_curve使用例子

要绘制ROC曲线,我们需要首先计算出TPR和FPR的值。下面是一个使用sklearn包中的roc_curve函数计算ROC曲线的实例:

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

# 首先,我们需要定义样本的真实标签值和预测得分
y_true = [0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1]  # 真实标签值
y_score = [0.1, 0.2, 0.4, 0.5, 0.6, 0.3, 0.7, 0.8, 0.4, 0.9]  # 预测得分

# 使用sklearn.metrics中的roc_curve函数计算ROC曲线的各个点
fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_true, y_score)

# 计算ROC曲线的面积(AUC)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', 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 example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在上述代码中,我们定义了样本的真实标签值和预测得分,并使用roc_curve函数计算出ROC曲线的各个点。然后,我们计算出ROC曲线的面积(AUC),最后使用matplotlib包将ROC曲线绘制出来。

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