plt.ylim([0.0, 1.05])什么意思

`plt.ylim([0.0, 1.05])`是用于设置y轴坐标范围的代码，它表示将y轴的坐标范围限制在[00, 1.05]之间。

具体来说，`plt.ylim`函数用于设置y轴坐标轴的范围，其参数为一个长度为2的列表或元组，分别表示y轴坐标轴的最小值和最大值。在ROC曲线图中，y轴表示TPR，其范围一般为[0, 1]之间，但为了更好地显示ROC曲线，我们可以将y轴坐标轴的最大值设置为1.05，留出一定的空间。

需要注意的是，如果不设置y轴坐标轴的范围，Matplotlib会自动根据数据的范围来设置坐标轴的范围，但这样可能会使ROC曲线的形状不够美观或者难以比较。因此，我们一般会手动设置y轴坐标轴的范围，以便更好地展示数据。

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fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc_score) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') 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') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

这段代码是用于绘制ROC曲线的。ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的方法，它展示了真正例率（True Positive Rate，即召回率）与假正例率（False Positive Rate）之间的关系。代码中，首先使用`roc_curve()`函数计算出了在测试集上的fpr、tpr和thresholds三个值，然后使用`roc_auc_score()`函数计算出了AUC（Area Under Curve）值，最后通过`plt.plot()`函数绘制ROC曲线并展示出来。其中，plt.xlim()和plt.ylim()函数被用来设置x轴和y轴的取值范围，plt.xlabel()和plt.ylabel()函数被用来设置x轴和y轴的标签，plt.title()函数被用来设置图表的标题，plt.legend()函数被用来显示图例。

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [400, 792]报错在from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.metrics import roc_curve, auc lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_test_binary = y_test_binary.ravel() max_len_1 = max(len(y_test_binary), len(y_pred)) y_test_binary = np.pad(y_test_binary, max_len_1-len(y_test_binary)) y_pred = np.pad(y_pred, max_len_1-len(y_pred)) # 只使用第一列 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.figure() 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.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') plt.legend(loc="lower right") plt.show()中

这个错误是由于 `y_test` 和 `y_pred` 的样本数量不同导致的。可以使用以下代码来确保二者具有相同数量的样本：

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

lb = LabelBinarizer()
y_test_binary = lb.fit_transform(y_test)
y_test_binary = y_test_binary.ravel()

max_len = max(len(y_test_binary), len(y_pred))
y_test_binary = np.pad(y_test_binary, (0, max_len - len(y_test_binary)))
y_pred = np.pad(y_pred, (0, max_len - len(y_pred)))

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

plt.figure()
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.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')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

这里使用 `np.pad()` 来填充数组，以使其具有相同的长度。在 `np.pad()` 中，第一个参数是要填充的数组，第二个参数是要添加的填充宽度，第三个参数是填充的模式。在这个例子中，我们在第一个维度上添加了填充，因此在第二个参数中使用了元组 `(0, max_len - len(y_test_binary))`。