python校准曲线
时间: 2024-09-15 10:00:44 浏览: 39
校准曲线_校准方法_校准例子_
在Python中,校准曲线(Calibration Curve)通常用于评估分类模型的性能,特别是在二分类问题中。它展示了实际标签(True Positives, True Negatives)与预测概率之间的关系。校准曲线显示了模型预测的概率值(x轴)对应于真实类别分布(y轴)的情况。
创建校准曲线的步骤一般包括:
1. **数据准备**:首先,你需要有一个包含预测概率和实际标签的数据集。
2. **生成曲线**:使用`sklearn.metrics.plot_calibration_curve`函数,输入是概率数组、实际标签以及一些其他选项(如是否绘制置信区间等)。
```python
from sklearn.calibration import calibration_curve
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
probas = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 对测试数据计算概率
labels = y_test
fraction_of_positives, mean_predicted_value = calibration_curve(labels, probas, n_bins=10)
```
3. **绘制曲线**:使用matplotlib将分数(fraction of positives)和平均预测值(mean predicted value)绘制出来。
```python
plt.plot(fraction_of_positives, mean_predicted_value, label='Calibration curve')
plt.xlabel('Fraction of positives')
plt.ylabel('Mean predicted value')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()
```
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