如何利用scikitlearn画ROC曲线-创新互联

创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商，新人活动买多久送多久，划算不套路！

网站建设哪家好，找创新互联！专注于网页设计、网站建设、微信开发、成都小程序开发、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了松桃免费建站欢迎大家使用！

小编给大家分享一下如何利用scikitlearn画ROC曲线，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！

一个完整的数据挖掘模型，最后都要进行模型评估，对于二分类来说，AUC，ROC这两个指标用到最多，所以利用sklearn里面相应的函数进行模块搭建。

具体实现的代码可以参照下面博友的代码，评估svm的分类指标。注意里面的一些细节需要注意，一个是调用roc_curve 方法时，指明目标标签，否则会报错。

具体是这个参数的设置pos_label ，以前在unionbigdata实习时学到的。

重点是以下的代码需要根据实际改写：

  mean_tpr = 0.0 
  mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) 
  all_tpr = []
  
  y_target = np.r_[train_y,test_y]
  cv = StratifiedKFold(y_target, n_folds=6)
 
    #画ROC曲线和计算AUC
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, predict,pos_label = 2)##指定正例标签，pos_label = ###########在数之联的时候学到的，要制定正例
    
    mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr)     #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数 
    mean_tpr[0] = 0.0                #初始处为0 
    roc_auc = auc(fpr, tpr) 
    #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 
    plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.3f)' % (classifier, roc_auc))

网站题目：如何利用scikitlearn画ROC曲线-创新互联
URL网址：http://scjbc.cn/article/depijg.html

如何利用scikitlearn画ROC曲线-创新互联

其他资讯