Scikit-learn：模型评估Model evaluation 之绘图

墨蓝 2022-07-15 04:15 108阅读 0赞

http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53001866][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_53001866]

绘制ROC曲线

def plotRUC(yt, ys, title=None):
        '''
        绘制ROC-AUC曲线
        :param yt: y真值
        :param ys: y预测值
        '''
        from sklearn import metrics
        from matplotlib import pyplot as plt
        f_pos, t_pos, thresh = metrics.roc_curve(yt, ys)
        auc_area = metrics.auc(f_pos, t_pos)
    
        plt.plot(f_pos, t_pos, 'darkorange', lw=2, label='AUC = %.2f' % auc_area)
        plt.legend(loc='lower right')
        plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', linestyle='--')
        plt.title('ROC-AUC curve for %s' % title)
        plt.ylabel('True Pos Rate')
        plt.xlabel('False Pos Rate')
        plt.show()

![Center][]

\[[机器学习模型的评价指标和方法 ][Link 1]\]

\[[Receiver Operating Characteristic (ROC)¶][Receiver Operating Characteristic _ROC]\]

\[[python sklearn画ROC曲线 ][python sklearn_ROC_]\][  
][Link 2]

[皮皮blog][Link 2]

from: [http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53001866][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_53001866]

ref:

[blog.csdn.net_pipisorry_article_details_53001866]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53001866
[Center]: /images/20220715/ec4e41d6ab3e49cfb67eb5fe83c37b93.png
[Link 1]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52574156
[Receiver Operating Characteristic _ROC]: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html#receiver-operating-characteristic-roc
[python sklearn_ROC_]: http://blog.csdn.net/u010454729/article/details/45098305
[Link 2]: http://blog.csdn.net/pipisorry

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