# 计算ROC曲线和AUC值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC值:', roc_auc) # 计算PR曲线和AUC值 precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_pred) pr_auc = auc(recall, precision) print('PR AUC值:', pr_auc)在此代码和上述问题的基础上,也绘出ROC曲线
时间: 2024-02-29 10:56:51 浏览: 123
这段代码主要是计算ROC曲线和AUC值、PR曲线和AUC值,用于评估分类模型的性能。
ROC曲线是一种常用的二分类模型性能度量方法,它以真阳性率(TPR)为纵轴,假阳性率(FPR)为横轴绘制得到。AUC值是ROC曲线下的面积,用于评估分类模型对于不同类别的数据样本的区分能力,AUC值越大,模型性能越好。
以下是绘制ROC曲线的代码示例:
```python
# 计算ROC曲线和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, 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 (ROC) Curve')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
其中,`roc_curve()`函数用于计算FPR和TPR值,`auc()`函数用于计算ROC曲线下的面积。`plt.plot()`函数用于绘制ROC曲线,`lw`参数表示线宽,`label`参数表示图例标签。`plt.xlim()`和`plt.ylim()`函数用于设置坐标轴范围,`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数用于设置坐标轴标签,`plt.title()`函数用于设置图像标题,`plt.legend()`函数用于添加图例。
执行完上述代码后,就可以得到一个美观的ROC曲线图像,用于直观地了解模型分类结果的情况。
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