sklearn.metrics 里面roc_curve,auc函数的参数和返回值讲解

roc_curve函数的参数为y_true（真实标签），y_score（预测得分），pos_label（正例标签，默认为1），drop_intermediate（是否去掉一些不必要的阈值，默认为False）。返回值为fpr（假正率），tpr（真正率），thresholds（阈值）。

auc函数的参数为fpr（假正率），tpr（真正率），返回值为ROC曲线下的面积。

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fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y_test, prediction)

这行代码使用了scikit-learn中的metrics模块，其中的roc_curve函数用于计算ROC曲线的参数。具体来说，它接受两个参数：y_test是测试集的真实标签，prediction是模型对测试集样本的预测结果（通常是概率或者分数）。函数的返回值是三个NumPy数组，分别代表了不同阈值下的假正率（false positive rate，FPR）、真正率（true positive rate，TPR）和对应的阈值（thresholds）。通过这些参数，我们可以绘制ROC曲线并计算AUC（Area Under Curve，曲线下面积），以评估模型的分类性能。

roc_curve用法

`roc_curve` 是一种用于评估二分类模型性能的可视化工具。ROC曲线是一条以假正率（FPR）为横轴，真正率（TPR）为纵轴的曲线，反映了在不同阈值下模型的分类性能。具体来说，ROC曲线上的每个点都对应着一个分类阈值，而该点的横坐标则表示在该阈值下的假正率，纵坐标则表示真正率。ROC曲线越靠近左上角，则代表模型的分类性能越好。一般来说，可以根据ROC曲线下的面积（AUC）来评估模型的性能。

`roc_curve` 的使用方法如下：

from sklearn.metrics import roc_curve

# y_true表示真实标签，y_score表示模型输出的分值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True)

# fpr为假正率，tpr为真正率，thresholds为阈值

其中，`y_true` 为真实标签，`y_score` 为模型输出的概率或分数（一般为正例的概率或分数）。`pos_label` 表示正例的标签，默认为1；`sample_weight` 表示样本权重；`drop_intermediate` 表示是否丢弃中间结果，默认为True，即默认只返回fpr和tpr在所有可能的阈值下都有值的点。函数的返回值包括三个数组，分别是假正率 `fpr`、真正率 `tpr` 和阈值 `thresholds`。可以使用这些数组来绘制ROC曲线和计算AUC。