将skplt.metrics.plot_roc中的roc curve of （area=）改成中文

您可以使用`plt.title`函数来更改ROC曲线图的标题，例如：

import scikitplot as skplt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

svm = SVC(probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)

y_pred_proba = svm.predict_proba(X_test)

skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba)
plt.title("ROC曲线 (面积=0.95)")
plt.show()

这样就可以将ROC曲线的标题改为中文了。

相关问题

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve from sklearn.metrics import plot_roc_curve from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix pr = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test) roc = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test) disp = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test) 帮我优化一下

以下是优化后的代码：

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve, plot_confusion_matrix

pr_curve = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test)
roc_curve = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test)
confusion_matrix = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test)

主要的优化是：

1. 将导入的三个库函数放在一起，提高可读性。
2. 将变量名改为更具描述性的名称，方便理解。
3. 将代码中的不必要的空格和换行删除，让代码更加简洁。

将skplt.metrics.plot_roc中的图例改成中文

要将 `skplt.metrics.plot_roc` 中的图例改成中文，可以添加 `title_fontsize` 和 `text_fontsize` 参数，并设置为中文字体即可。以下是一个示例代码：

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

# 生成 ROC 曲线数据
y_prob = clf.predict_proba(X_test)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob[:, 1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制 ROC 曲线
skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_prob, figsize=(8, 6), title_fontsize='xx-large', text_fontsize='large', plot_micro=False, plot_macro=False)
plt.legend(['假正例率', '真正例率'], fontsize='large')
plt.show()

在上面的代码中，`title_fontsize` 参数设置为 'xx-large'，`text_fontsize` 参数设置为 'large'，这样就可以将图例的字体大小改为中文。同时，我们在 `plt.legend` 中也添加了一个列表，用于设置图例中的文字，这样就可以将英文的图例改为中文了。