Python绘制ROC曲线怎么做，重点是什么-群英

上一篇：用Python实现自动抢课的代码怎样写，步骤过是什么下一篇：Python装饰器分类有几种，分别怎样应用

关于“Python绘制ROC曲线怎么做，重点是什么”的知识有一些人不是很理解，对此小编给大家总结了相关内容，具有一定的参考借鉴价值，而且易于学习与理解，希望能对大家有所帮助，有这个方面学习需要的朋友就继续往下看吧。

首先以支持向量机模型为例

先导入需要使用的包，我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线！

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn. model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

然后使用下面make_blobs函数，生成一个二分类的数据不平衡数据集；

使用train_test_split函数划分训练集和测试集数据；

训练SVC模型。

X,y = make_blobs(n_samples=(4000,500), cluster_std=[7,2], random_state=0)
 
X_train,X_test,y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=0)
 
clf = SVC(gamma=0.05).fit(X_train, y_train)

fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.decision_function(X_test))
 
plt.plot(fpr,tpr,label='ROC')
 
plt.xlabel('FPR')
plt.ylabel('TPR')

从上面的代码可以看到，我们使用roc_curve函数生成三个变量，分别是fpr,tpr, thresholds，也就是假正例率（FPR）、真正例率（TPR）和阈值。

而其中的fpr,tpr正是我们绘制ROC曲线的横纵坐标，于是我们以变量fpr为横坐标，tpr为纵坐标，绘制相应的ROC图像如下：

值得注意的是上面的支持向量机模型使用的decision_function函数，是自己所特有的，而其他模型不能直接使用。

比如说我们想要使用其他模型（例如决策树模型）的结果绘制ROC,直接套用上面的代码，会报错，会显示没有这个函数。

以决策树模型为例，解决上述问题（适用于除向量机外的模型）

导入决策树模型包以及训练模型的代码省略了，只需要手动改一改就行了，我们直接看绘图的代码！

fpr,tpr, thresholds = roc_curve(y_test,clf.predict_proba(X_test)[:,1])
 
 
plt.plot(fpr,tpr,label='ROC')
 
plt.xlabel('FPR')
plt.ylabel('TPR')

可以看到我们直接把只适用于支持向量机模型的函数decision_function更改成predict_proba(X_test)[:,1]就行了，让我们看看结果：

可以看到哈，决策树模型在这个数据集上的泛化能力不如支持向量机哈！！！学废了吗。

现在大家对于Python绘制ROC曲线怎么做，重点是什么的内容应该都有一定的认识了吧，希望这篇能对大家有所帮助。最后，想要了解更多，欢迎关注群英网络，群英网络将为大家推送更多相关的文章。

标签：绘制ROC曲线

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

上一篇：用Python实现自动抢课的代码怎样写，步骤过是什么下一篇：Python装饰器分类有几种，分别怎样应用