怎么画AUC曲线图
时间: 2024-02-13 22:05:52 浏览: 26
绘制AUC曲线通常需要以下步骤:
1. 计算分类模型的真正例率(True Positive Rate)和假正例率(False Positive Rate)。
2. 将真正例率和假正例率分别作为y轴和x轴绘制ROC曲线。
3. 计算ROC曲线下的面积(AUC)。
4. 绘制AUC曲线图,将ROC曲线用线条表示,AUC用曲线下的面积进行填充。通常情况下,AUC的取值范围在0.5到1之间。
在Python中,可以使用scikit-learn库来计算和绘制AUC曲线。下面是一个简单的示例代码:
```
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算ROC曲线和AUC
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# 绘制ROC曲线和AUC曲线图
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
其中,y_true表示真实标签,y_score表示分类模型的预测得分。通过roc_curve函数计算真正例率和假正例率,然后使用auc函数计算AUC。最后使用matplotlib库绘制ROC曲线和AUC曲线图。
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