如何利用python绘制miss rate-FPR曲线评价模型
时间: 2023-05-23 11:01:00 浏览: 65
要绘制miss rate-FPR曲线,需要收集模型的预测结果及真实标签,并计算出相应的false positive rate和miss rate。可以使用sklearn.metrics中的一些函数来帮助计算这些指标,例如roc_curve和confusion_matrix。代码示例:
```python
from sklearn.metrics import roc_curve, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
# 模型预测结果和真实标签
y_pred = model.predict(X_test)
y_true = y_test
# 计算混淆矩阵
cf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 计算false positive rate和miss rate
fp_rate = cf_matrix[0, 1] / (cf_matrix[0, 1] + cf_matrix[0, 0])
miss_rate = cf_matrix[1, 0] / (cf_matrix[1, 0] + cf_matrix[1, 1])
# 绘制ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label='random guessing')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve')
plt.legend()
plt.show()
```
如果想要绘制miss rate-FPR曲线,只需要将fpr与miss_rate替换即可。